Shijie Wu

収録論文 4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

• ViTacWorld: 接触の多いロボット操作のための視覚-触覚ワールドモデルのスケーリング
  操作2026/7/1

  実データとシミュレーションを組み合わせて視覚・触覚・動作データを大規模に収集し、動作条件付きで視覚と触覚のフィードバックを予測するワールドモデルを構築。これにより接触の多い操作タスクのポリシー改善と評価を実現する。

• HoloBrain-0 技術報告
  VLA2026/2/1

  ロボットの身体情報（カメラ配置やURDF）を組み込んだVLAフレームワークを提案し、事前学習と事後学習でシミュレーションと実機のマニピュレーションタスクを高精度に達成、エコシステム全体をオープンソース化した。

• マルチタスクロボットマニピュレーションのための意味的原子スキル学習
  マニピュレーション2025/12/1

  実演から意味的に整合した原子スキル空間を学習し、キーポーズ想像により長期的なタスク実行を可能にするフレームワークAtomSkillを提案。

• AffordDP: 転移可能なアフォーダンスによる汎化可能な拡散ポリシー
  マニピュレーション2024/12/1

  物体の操作箇所と動作軌道を表すアフォーダンスを基礎モデルと点群位置合わせで未知物体に転移し、拡散サンプリング時の誘導に用いることで、未見カテゴリへの操作汎化を実現した。