Qingzhou Lu

収録論文 5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

• HEFT: 特権的動作ガイダンスとウィンドウ型ペイロードカリキュラムによる重量物対応フルサイズ人型ロボットの遠隔操作
  遠隔操作/人型ロボット2026/7/1

  重量物を持ったフルサイズ人型ロボットの遠隔操作を実現するフレームワークを提案。ノイズの多いVRトラッカー参照から物理的に妥当な動作を学習し、段階的に重量を増やすカリキュラムで最大24kgのペイロード追従を達成した。

• Veo-Act: 最先端ビデオモデルはどこまで汎用ロボット操作を前進させられるか？
  操作2026/4/1

  ビデオ生成モデルVeo-3を高次プランナーとして使い、低次実行にはVLAポリシーを用いる階層的フレームワークVeo-Actを提案し、操作性能を向上させた。

• BagelVLA: 視覚・言語・行動の交互生成による長期的マニピュレーションの強化
  VLA2026/2/1

  言語計画と視覚予測を行動生成ループに交互に組み込み、長期的なロボット操作タスクの性能を高める統合モデルを提案した。

• GentleHumanoid: 接触の多い人と物体のインタラクションのための上半身コンプライアンス学習
  マニピュレーション2025/11/1

  インピーダンス制御を全身運動追従ポリシーに統合し、人型ロボットの上半身が柔軟に人や物体と接触できるようにするフレームワークを提案。シミュレーションとUnitree G1でハグや立ち上がり支援、物体操作を検証し、接触力のピークを抑えつつタスク成功率を維持した。

• FACET: インピーダンス参照追従による脚式ロボットの力適応制御
  脚式ロボット制御2025/5/1

  仮想質量-バネ-ダンパ系を模倣する強化学習方策を訓練し、外力に応じて柔軟に適応する脚式ロボットの制御を実現した。