Peiyuan Zhi

BAAI

収録論文 8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

• ω-0: 人間型ロボットの同時移動操作のための潜在予測世界行動モデル
  ヒューマノイド2026/8/1

  言語指示と視覚・状態入力から、移動と操作を同時に行う全身行動を直接予測する世界行動モデルを提案し、実機で11種類の家庭タスクを達成した。

• OmniTrack: 物理的に整合した参照動作による汎用モーショントラッキング
  モーショントラッキング2026/2/1

  人間の動作データをロボットで追従させる際、体格差やノイズによる物理的に不可能な参照動作を、シミュレーション上の特権方策で実行可能な動作に変換してから追従方策を学習する枠組みを提案。実機で長時間安定した追従やアクロバティック動作を実現。

• OmniXtreme：高ダイナミックヒューマノイド制御における汎用性の壁を突破
  ヒューマノイド制御2026/2/1

  多様なモーションの学習と実機向けの物理的調整を分離したフレームワークを提案し、ヒューマノイドが多様で高難度な動きを実機で高精度に追従できるようにした。

• 脚式ロコマニピュレーションにおける位置・力制御の統合ポリシー学習
  ロコマニピュレーション2025/5/1

  力センサーなしで位置と力の制御を統合的に学習する脚式ロボット向けポリシーを提案し、四足マニピュレータとヒューマノイドで接触を伴う操作タスクの成功率を約39.5%向上させた。

• SYNERGAI: 人間とロボットの協調のための知覚アライメント
  Human-Robot Collaboration2024/9/1

  3Dシーングラフを介して人間とロボットの知覚のずれをオンライン対話で自動修正し、協調作業を実現するLLMベースのシステムを提案した。

• PhyScene: 身体性AIのための物理的に操作可能な3Dシーン合成
  シーン生成2024/4/1

  拡散モデルと物理・操作可能性に基づくガイダンスを組み合わせ、身体性エージェントが実際に操作できる3D屋内シーンを生成する手法を提案。

• GPT-4Vを用いた閉ループ型オープンボキャブラリ移動マニピュレーション
  VLA2024/4/1

  GPT-4Vを活用し、未知環境での物体探索と操作を閉ループで行うロボットシステムを提案。実世界の8タスクで成功率を約35%向上させた。

• Hybrid Physical Metric For 6-DoF Grasp Pose Detection
  2022/6/1