Minghuan Liu
収録論文 17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
- 生成ロボットポリシーにおけるシミュレーションと実機の共学習のメカニズム解析ロボット学習2026/4/1
シミュレーションと実機データを組み合わせた共学習が有効に機能するメカニズムを理論と実験で解析し、性能を左右する2つの効果（構造的表現アライメントと重要度再重み付け）を特定した。
- 事前学習済みVLAモデルは継続学習において驚くほど忘却しにくいVLA2026/3/1
大規模な視覚-言語-行動モデルは、小さなリプレイバッファでも継続学習時にほとんど忘却せず、事前学習が忘却耐性に大きく寄与することを示した研究。
- 異なるヒューマノイド間で汎用化する全身制御フレームワークXHugWBC全身制御/sim2real2026/2/1
形態をランダム化した多数のヒューマノイドで一度学習させることで、未知の機体にもゼロショットで転移できる汎用全身制御ポリシーを実現した。
- H-Zero: ヒューマノイド横断歩行事前学習による少数ショット新規身体転移歩行2025/12/1
複数のヒューマノイドで歩行方策を事前学習し、未知のヒューマノイドや直立四足歩行ロボットへ30分の微調整で転移できることを示した研究。
- シミュレーションと同じ操作を実現：ロボットにおける正確な幾何認識の実現sim2real2025/9/1
深度カメラのノイズを除去して正確なメートル深度を推定するCamera Depth Models（CDMs）を提案し、シミュレーションで訓練した方策を実世界ロボットにそのまま適用可能にした。
- Re$^3$Sim: 3DフォトリアルなReal-to-Simによる高忠実度シミュレーションデータ生成sim2real2025/2/1
実世界の3D再構成とニューラルレンダリングでフォトリアルなシミュレーション環境を構築し、模倣学習でロボット操作方策を訓練、ゼロショットで実機転移を実現した研究。
- 多様な移動を実現する統合型ヒューマノイド全身コントローラ歩行2025/2/1
歩行・跳躍・ホッピングなど多様な歩容をパラメータ調整可能に生成し、上半身操作との統合も可能にするヒューマノイド全身制御ポリシーHugWBCを提案した。
- RHINO: 人間のデモンストレーションからリアルタイムなヒューマノイド-人間-物体インタラクションを学習ヒューマノイド/インタラクション2025/2/1
人間の指示や動作にリアルタイムで反応し、割り込みにも即応できるヒューマノイドロボットのための階層的学習フレームワークRHINOを提案。人間の意図を推定する高レベルプランナと反応動作・物体操作を実行する低レベルコントローラで構成される。
- 汎用ロボットのための視覚言語行動モデル構築で重要な要素VLA2024/12/1
視覚言語行動モデル（VLA）の性能を左右する設計要因を大規模実験で分析し、汎用ロボット向けの新しいVLAファミリーRoboVLMsを提案した論文。
- D4W: 車輪ロボットのための信頼性の高いデータ駆動型ダイナミクスsim2real2024/11/1
実世界のセンサデータから車輪ロボットの正確なダイナミクスモデルを学習し、シミュレーション精度を高めるフレームワークを提案。
- WildLMa: 実環境における長期的な移動マニピュレーション移動マニピュレーション2024/11/1
四足歩行ロボットにマニピュレータを搭載し、VR遠隔操作と模倣学習による汎用スキル、LLMプランナを組み合わせて、実世界での長期的な移動マニピュレーションを実現した研究。
- GenSim2: マルチモーダル推論LLMによるロボットデータ生成のスケーリングsim2real2024/10/1
マルチモーダル推論LLMを活用して多様なシミュレーションタスクとデモデータを自動生成し、生成データで学習するマルチタスク方策により実機へのゼロショット転移や実データとの共同学習で性能向上を実現した。
- ACE：低コストな器用テレオペレーションのためのクロスプラットフォーム視覚外骨格システムテレオペレーション2024/8/1
手の3D姿勢をカメラと外骨格で捉え、人型ハンドやグリッパなど多様なロボットに汎用できる低コストなテレオペレーションシステムを開発した。
- 脚式ロコマニピュレーションのための視覚的全身体制御ロコマニピュレーション2024/3/1
脚とアームを同時に制御する全身体制御を視覚入力のみで行う階層型フレームワークを提案し、シミュレーションで訓練して実機に転移、多様な物体の把持を実現した。
- Unleashing Large-Scale Video Generative Pre-training for Visual Robot Manipulation2023/12/1
- Vision-Language Foundation Models as Effective Robot Imitators2023/11/1
- RITA: Boost Driving Simulators with Realistic Interactive Traffic Flow2022/11/1