Pei Xu

収録論文 10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

• VLK: 再構築シーンでの合成インタラクションによるヒューマノイドの移動操作学習
  ヒューマノイド/移動操作/sim2real2026/6/1

  3Dガウススプラッティングで再構築した屋内シーンで、視覚・言語・運動のペアデータを合成生成し、ヒューマノイドの移動操作ポリシーを学習する手法を提案。実機Unitree G1でナビゲーションと物体運搬を実証した。

• AtomicVLA: ロボットにおける原子スキル学習の可能性を解き放つ
  VLA/操作/継続学習2026/3/1

  長期的・多段階のロボット操作タスクを扱うため、タスク計画・原子スキル抽象化・細粒度アクションを統合的に生成するフレームワークAtomicVLAを提案。スキル誘導型Mixture-of-Expertsによりスケーラブルな原子スキルライブラリを構築し、継続学習も可能にした。

• Percept-WAM: 知覚強化型世界認識行動モデルによる堅牢なエンドツーエンド自動運転
  自動運転VLA2025/11/1

  2D/3D知覚を単一の視覚言語モデルに統合し、World-PV/World-BEVトークンとグリッド条件付き予測で長尾・遠距離・小物体に強い自動運転モデルを提案。

• リターゲティングが重要：ヒューマノイド動作追従のための汎用モーションリターゲティング
  動作追従2025/10/1

  人間の動作データをヒューマノイドにリターゲティングする際の品質が強化学習ポリシーの性能に与える影響を系統的に評価し、既存手法の問題を解決する新手法GMRを提案した。

• バスケットボールの長期動作のためのポリシー合成学習
  強化学習/長期タスク2025/9/1

  バスケットボールの長期にわたる複雑な動作を強化学習で実現するため、異なるスキルを組み合わせるポリシー統合フレームワークと、スムーズな遷移を可能にするソフトルーターを提案した。

• ハンド・アイ自律配送：ヒューマノイドのナビゲーション・歩行・リーチングの学習
  ヒューマノイド2025/8/1

  人間の動作と視覚データからヒューマノイドのナビゲーション・歩行・リーチングを学習するモジュール型フレームワークHEADを提案し、実世界で有効性を示した。

• AdaptNet: Policy Adaptation for Physics-Based Character Control
  2023/9/30
• Human-Inspired Multi-Agent Navigation using Knowledge Distillation
  2021/3/1
• Robot Navigation with Map-Based Deep Reinforcement Learning
  2020/2/1
• Gesture-based Human-robot Interaction for Field Programmable Autonomous Underwater Robots
  2017/9/1