Mengchao Zhang

収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• ロボット政策の訓練と評価のためのインタラクティブ世界シミュレータ
  世界モデル2026/3/1

  一貫性モデルを用いて高速かつ安定なインタラクティブ世界モデルを構築し、ロボット政策の訓練と評価を可能にするフレームワークを提案。世界モデル内で収集したデータで訓練した政策が実世界データと同等の性能を示し、シミュレーションと実世界の性能に強い相関があることを実証。

• ロボットマニピュレーションのための大規模行動モデルの共訓練におけるデータモダリティと戦略の系統的研究
  マニピュレーション2026/2/1

  ロボット操作のための大規模行動モデルを共訓練する際に、5種類のデータモダリティと訓練戦略が性能に与える影響を大規模実験で調査し、視覚言語データと異なる身体のロボットデータの共訓練が汎化を大幅に改善することを示した。

• マルチタスク巧みな操作のための大規模行動モデルの慎重な検証
  マニピュレーション2025/7/1

  大規模行動モデル（LBM）をシミュレーションと実世界で厳密に評価し、マルチタスク事前学習が単一タスクより成功率・堅牢性・データ効率を高めることを統計的に示した。

• 高忠実度形状を用いた接触リッチマニピュレーションのための軌道最適化と接触選択の同時実行
  マニピュレーション2024/7/1

  接触を考慮した軌道最適化において、反復過程で接触点と時刻を選択することで変数と制約を削減し、数万頂点の高忠実度形状でも計算可能にした。

• Plan-Guided Reinforcement Learning for Whole-Body Manipulation
  2023/10/1
• Simultaneous Trajectory Optimization and Contact Selection for Multi-Modal Manipulation Planning
  2023/6/1