Shuai Zhou
収録論文 10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
- UniWAM：統合された世界行動モデルVLA2026/10/1
物理推論・映像生成・行動予測を統合したモデルで、人間の一人称視点データとロボットデータを活用し、複数の評価でSOTAを達成した。
- ActiveScale：モデル・データ・ハードウェアを横断したロボットの能動的知覚のスケーリングVLA2026/9/16
視点変更を伴う操作タスクのための能動的知覚フレームワークを提案し、カメラ姿勢を考慮したVLAモデル、1000時間の一人称視点データによる中間学習、単一操作者で遠隔操作可能な移動マニピュレーションプラットフォームを統合した。
- LAMP: 混雑環境における多ロボット協調のための長期的適応操作計画多ロボット操作/計画2026/6/1
多ロボット操作の長期的計画を、生成モデルと古典的計画法を組み合わせたフレームワークLAMPで解決。A*と遅延探索に基づく2つのアルゴリズムを提案し、高密度環境での複雑なタスクを従来手法より解けることを示した。
- 触覚ドリーミングによる多用途ヒューマノイド操作の学習ヒューマノイド操作2026/4/1
ヒューマノイドの全身操作を安定させるRLベースの下半身制御とVRデータ収集システムを開発し、触覚を主要モダリティとして扱うマルチモーダルトランスフォーマーHTDを提案。触覚の潜在予測により接触認識表現を学習し、実世界の接触豊富なタスクで成功率を大幅に向上させた。
- 実用的なVLA基盤モデルVLA2026/1/1
9種類の双腕ロボットから約2万時間の実世界データを収集し、4つのロボットプラットフォームで評価した汎用性の高いVLA基盤モデルLingBot-VLAを開発した。
- 内在的動機付けによる協調探索を用いたマルチロボット社会的地形ナビゲーション群制御2025/12/1
歩行者との共存環境で複数ロボットが隊形を保ちながら移動するため、内在的報酬による協調探索を導入した強化学習手法を提案し、ベンチマークで既存手法を上回る性能を示した。
- 離散計画から実世界実行へ：実行を考慮したマルチエージェント経路探索のための世界モデル駆動フレームワーク群制御2025/11/1
マルチエージェント経路探索（MAPF）の離散計画と実機実行のギャップを埋めるため、実行を予測する学習済み世界モデルExecTimeNetを構築し、実行時間を考慮した計画フレームワークREMAPと事後最適化手法ESADGを提案した。最大300体のシミュレーションと実機で評価している。
- オフライン事前学習とオンライン微調整を統合した強化学習によるロボットソーシャルナビゲーションソーシャルナビゲーション2025/10/1
因果TransformerにReturn-to-Go予測を組み込み、時空間融合モデルとハイブリッド経験サンプリングでオフライン学習からオンライン適応への分布シフトを抑え、人混みでのロボットナビゲーション性能を向上させた研究。
- Robot Crowd Navigation in Dynamic Environment with Offline Reinforcement Learning2023/12/1
- Spatio-Temporal Transformer-Based Reinforcement Learning for Robot Crowd Navigation2023/5/1