Shuo Cheng

収録論文 16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

• 見ながら学ぶ：ロボット模倣学習における能動的知覚のための拡散モデル
  模倣学習/能動的知覚2026/6/1

  オクルージョンがある環境で、ロボットが行動予測と視点選択を同時に学習する模倣学習手法See2Actを提案。拡散モデルを用いて行動と視点を共同で最適化し、シミュレーションと実世界で性能を向上させた。

• EgoEngine: 一人称人間ビデオから高忠実度の器用なロボットデモへ
  器用操作/データ生成2026/6/1

  一人称視点の人間の操作ビデオを、ロボットが実行可能な高品質なデモデータに変換するフレームワークを提案。実ロボットデモなしで初のゼロショット視覚運動器用操作学習を実現。

• Human2Any: 制約を考慮した構成的プランニングによる人間からロボットへの転移
  操作学習/転移学習2026/6/1

  人間の動画から物体間の相互作用の事前知識を学習し、ロボットの制約を考慮したプランニングと組み合わせることで、実ロボットのデモデータなしに多様なロボットへ操作スキルを転移するフレームワークを提案。

• LiLo-VLA: 物体中心ポリシー連携による長期的マニピュレーションの構成
  VLA2026/2/1

  物体中心のVLAポリシーをモジュール化して連結し、未学習の長期的マニピュレーション課題にゼロショットで汎化するフレームワークを提案。

• シミュレーションと実機のポリシー共同学習のための汎化可能なドメイン適応
  sim2real2025/9/1

  シミュレーションと少数の実機デモを組み合わせ、最適輸送に基づく損失でドメイン不変な特徴空間を学習し、実機でのマニピュレーション成功率を最大30%向上させる手法を提案。

• C2TE: 順序柔軟なマルチビークル隊列合流のための協調制約付きタスク実行設計
  群制御2025/6/1

  異なる車線の車両群が、順序を固定せずに協調して隊列へ合流するための分散制約付きタスク実行アルゴリズムを提案し、制御バリア関数で安全制約を符号化して収束性を解析した。

• EgoMimic: 一人称視点映像による模倣学習のスケーリング
  模倣学習2024/10/1

  スマートグラスで撮影した一人称視点の人間の手の映像とロボットのデータを統合して模倣学習を行い、多様な長期的マニピュレーションタスクの性能と汎化を向上させるフレームワークを提案。

• 最適化ベースのタスク・動作計画のサーベイ：古典的手法から学習ベース手法まで
  タスク・動作計画2024/4/1

  タスク計画と動作計画を統合するTAMPについて、最適化ベースの手法を古典的手法から学習ベース手法まで体系的にレビューしたサーベイ論文。

• Neural Field Dynamics Model for Granular Object Piles Manipulation
  2023/11/1
• NOD-TAMP: Generalizable Long-Horizon Planning with Neural Object Descriptors
  2023/11/1
• Learning to Discern: Imitating Heterogeneous Human Demonstrations with Preference and Representation Learning
  2023/10/1
• Zero-Shot Object Searching Using Large-scale Object Relationship Prior
  2023/3/1
• LEAGUE: Guided Skill Learning and Abstraction for Long-Horizon Manipulation
  2022/10/1
• Off-policy Reinforcement Learning with Optimistic Exploration and Distribution Correction
  2021/10/1
• Learning to Regrasp by Learning to Place
  2021/9/1
• Deep Stereo using Adaptive Thin Volume Representation with Uncertainty Awareness
  2019/11/1