Peng Hao
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
シミュレーションシミュレーション基盤VLA触覚マニピュレーション
※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
- JoyAI-Sim: 具現化データピラミッドのためのシミュレーション対応相互変換ツールチェーンシミュレーション2026/6/1
実ロボットのデータ収集と評価の限界を補うため、シミュレーションを介してロボットと人間のデータを相互変換するツールチェーンを提案し、評価とデータ生成のスケーラビリティを向上させる。
- 具身知能のためのスケーラブルで再現可能なクローズドループシミュレーション基盤の構築シミュレーション基盤2026/6/1
クラウドネイティブ技術を用いて、大規模トレーニング・標準評価・データ収集を統合した具身知能向けシミュレーション基盤を提案する論文。
- JoyAI-RA 0.1: ロボット自律性のための基盤モデルVLA2026/4/1
オープンワールドでのロボット操作の汎化を目指し、ウェブデータ、人間の操作動画、シミュレーション、実ロボットデータを統合したVLA基盤モデルJoyAI-RAを提案。実世界とシミュレーションで最先端性能を達成した。
- CLTP: 3D接触形状理解のための言語-触覚対照事前学習触覚2025/5/1
触覚3D点群と自然言語を対応付ける事前学習フレームワークを提案し、接触位置・形状・力などの接触状態を言語で理解できるようにした。
- VTLA：視覚・触覚・言語・行動モデルと選好学習による挿入操作マニピュレーション2025/5/1
視覚と言語に触覚を統合したVTLAモデルを提案し、選好最適化(DPO)で連続的なロボット操作を学習。ピン挿入タスクで90%以上の成功率と実機転移を実現した。
- TLA: 接触の多いマニピュレーションのための触覚-言語-行動モデル触覚2025/3/1
触覚フィードバックを言語と結びつけて処理するTLAモデルを提案し、ペグ挿入組立タスクで従来の模倣学習を上回る性能と未知条件への汎化を示した。
- 基盤モデルがマニピュレーションのロボット学習にもたらすもの：サーベイマニピュレーション2024/4/1
基盤モデルをロボットのマニピュレーション学習に統合するための包括的枠組みを提案し、各モジュールでの課題と貢献、今後の研究方向を整理したサーベイ。
- RobotGPT: Robot Manipulation Learning from ChatGPT2023/12/1
- End-to-End Vision-Based Adaptive Cruise Control (ACC) Using Deep Reinforcement Learning2020/1/1