Runpei Dong

収録論文 6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

• ContactMimic: 接触制御によるヒューマノイドの物体インタラクション
  ヒューマノイド/接触制御2026/7/1

  キーポイント追跡だけでは不十分な物体インタラクション（椅子に座る、黒板を拭くなど）に対し、接触コマンドを明示的に追跡する学習フレームワークを提案。接触追従報酬と軌道拡張により接触行動をキーポイント幾何から分離し、実世界で接触制御を実現した。

• ULTRA: ヒューマノイド全身移動操作のための統合マルチモーダル制御
  全身制御2026/3/1

  大規模モーションキャプチャを物理的に妥当なヒューマノイド動作に変換し、密な参照と疎なタスク指定の両方を扱う統合マルチモーダル制御器を学習することで、知覚と高次タスク仕様から自律的な全身移動操作を実現する。

• HERO: 視覚による全身オープンボキャブラリ物体把持のためのヒューマノイドエンドエフェクタ制御学習
  マニピュレーション2026/2/1

  大規模視覚モデルとシミュレーション訓練を組み合わせ、残差を考慮したエンドエフェクタ追従ポリシーにより、ヒューマノイドが実環境で多様な物体を把持できるモジュール型システムを実現した。

• DreamVLA: 包括的な世界知識を夢見る視覚-言語-行動モデル
  VLA2025/7/1

  動的・空間・意味情報を統合した世界知識予測により逆動力学モデリングを行い、知覚-予測-行動ループを実現する新しいVLAフレームワークを提案。

• SoFar: 言語に基づく物体の向きが空間推論と物体操作を橋渡しする
  VLA2025/2/1

  自然言語で物体の向きを定義する「意味的向き」を導入し、大規模データセットとゼロショット予測モデルを構築して、6自由度の空間推論とロボット動作生成を可能にした。

• 実世界ヒューマノイドロボットのための起き上がり方策の学習
  歩行2025/2/1

  二段階のカリキュラム学習により、人型ロボットが様々な地形で仰向け・うつ伏せから起き上がる制御器を獲得し、実機で実証した。