Runze Xiao

Beijing Academy of Artificial Intelligence

収録論文 7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

• DIDO: インタラクション中心のダイナミクスを1ステップ拡散に蒸留するワールドアクションモデル
  VLA2026/9/14

  動画生成ベースのロボット操作モデルを1ステップ拡散に蒸留し、把持器と対象物のインタラクションを保ちつつ推論遅延を削減した手法。

• PRM-as-a-Judge 1.5: ロボットプロセス評価のためのツールキット
  評価指標2026/8/14

  ロボットの動作動画から詳細な進捗曲線を生成し、失敗側の進捗や回復能力、成功側の実行品質など複数の細かい指標を導出する評価ツールキットを提案した。

• Orca：世界は心の中にある
  世界モデル2026/6/29

  Orcaは、マルチモーダルな世界信号から統一された世界潜在空間を学習し、テキスト生成・画像予測・身体動作生成などの下流タスクを軽量デコーダで実現する世界基盤モデルである。

• 陰的・陽的制御に基づく両生類ムカデ型ロボットの開発と移動性能評価
  歩行2025/10/1

  陰的・陽的制御の考え方と身体構造の工夫により、単一の制御則で水陸両方を移動できるムカデ型ロボットを開発し、3種類の脚構造で陸上・水中の移動性能を評価した。

• MRS-CWC: 未知の3次元不整地における移動とナビゲーションのための制御可能な拘束剛性を持つ弱拘束マルチロボットシステム
  群制御2025/3/1

  ロボット間の拘束剛性をリアルタイムに調整できる弱拘束マルチロボットシステムを提案し、不整地でのナビゲーション性能をシミュレーションと実機で検証した。

• DART-LLM：大規模言語モデルを用いた依存関係を考慮したマルチロボットタスク分解と実行
  マルチロボット2024/11/1

  自然言語指示をDAGで依存関係をモデル化し、複数ロボット向けのサブタスクに分解して実行するLLMベースのフレームワークを提案。

• 数は力：未知環境における群ロボットナビゲーションのための原始アルゴリズム
  群制御2024/10/1

  未知環境を群ロボットの数と簡単な局所ルールだけでナビゲートする手法を提案し、数理検証・シミュレーション・実機実験で有効性を示した。