Peide Huang
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
模倣学習/操作マニピュレーション非人型ロボット/HRIヒューマンロボットインタラクションsim2real自動運転シミュレーション
※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
- MoMo: 時空間アクションのトークン化によるロボット操作の動作モード制御模倣学習/操作2026/7/1
ロボット操作の実行スタイル（動作モード）をタスクから分離して学習し、指示に応じて動作の速さや滑らかさを変えられる2段階の模倣学習フレームワークMoMoを提案した。
- EgoDex：大規模一人称視点動画からの巧みな操作の学習マニピュレーション2025/5/1
Apple Vision Proで収集した829時間の一人称視点動画と3D手・指トラッキングデータからなる大規模データセットEgoDexを構築し、模倣学習のベンチマークを提供した。
- ELEGNT：非人型ロボットのための表現的で機能的な動作設計非人型ロボット/HRI2025/1/1
ランプ型ロボットを題材に、機能と表現の両立を目指す動作生成フレームワークを提案し、ユーザー研究で表現重視の動作がエンゲージメントとロボットの印象を高めることを示した。
- EMOTION: 大規模言語モデルの文脈内学習によるヒューマノイドロボットの表情豊かな動作生成ヒューマンロボットインタラクション2024/10/1
大規模言語モデルの文脈内学習を活用し、人間とのインタラクションに適した表情豊かなジェスチャー動作列をヒューマノイドロボット向けに生成するフレームワークを提案し、ユーザー調査で人間と同等以上の自然さと理解しやすさを示した。
- ダイナミクスをプロンプトに：文脈内学習によるSim-to-Realシステム同定sim2real2024/10/1
過去の相互作用履歴を文脈として用いる文脈内学習により、勾配更新なしでシミュレーション環境のパラメータを実世界のダイナミクスにオンライン適応させる手法を提案し、物体すくい上げとエアホッケーで有効性を示した。
- CaDRE: 実世界軌跡を用いた安全臨界運転シナリオの制御可能で多様な生成自動運転シミュレーション2024/3/1
実世界の走行データとブラックボックス最適化を組み合わせ、自動運転の安全性評価に必要な多様で制御可能な危険シナリオを効率的に生成するフレームワークを提案した。
- Creative Robot Tool Use with Large Language Models2023/10/1
- What Went Wrong? Closing the Sim-to-Real Gap via Differentiable Causal Discovery2023/6/1
- Curriculum Reinforcement Learning using Optimal Transport via Gradual Domain Adaptation2022/10/18