Shuqi Zhao
University of California, Berkeley
収録論文 11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
- 無限の未来から一つを実現：事前学習済み世界モデルをロボット行動へ変換VLA2026/9/29
凍結した動画世界モデルの上に60Mパラメータの小型モデルを載せ、タスクに合う未来を選んで行動を読み出すことで、単一GPUで学習できリアルタイム制御を可能にした。
- CARF: 失敗誘導フローマッチングの対比的引力-斥力模倣学習2026/9/18
失敗軌道から「進展する部分」は模倣し「失敗を招く部分」は回避する非対称な学習を、フローマッチングで統一的に実現する手法を提案。
- 生成動画プランをシミュレーションで接地し多様な器用操作コントローラを実現マニピュレーション2026/9/9
生成された手と物体のインタラクション動画をシミュレーションで接地し、多様な把持や操作を実行できる器用なロボットハンドコントローラを学習する手法を提案。
- DexVerse: 多タスク・多形態の器用操作のためのモジュール型ベンチマーク器用操作/ベンチマーク2026/7/1
多様な操作スキル、ロボット形態、視覚変化をカバーする大規模ベンチマークDexVerseを構築し、既存手法の汎化性能を評価した。
- データ効率的なロボット模倣学習のためのマルチカメラ視点スケーリング模倣学習2026/4/1
デモ収集時に複数のカメラ視点を用いて擬似デモを生成し、データ効率と汎化性を向上させる模倣学習フレームワークを提案した。
- 見て行動し、プロンプトで指定する：視覚言語行動ポリシーのベイズ分解VLA2025/12/1
VLAモデルのファインチューニングで生じる言語忘却と視覚ショートカットを、ポリシーを視覚行動事前と言語条件付き尤度にベイズ分解することで解決し、未知の指示・物体・環境への汎化性能を向上させた。
- DexCtrl: 適応的コントローラ学習によるsim-to-real器用さの実現sim2real2025/5/1
軌道とコントローラの履歴から行動と制御パラメータを同時に学習し、実行中に制御パラメータを自動調整することで、手動調整なしにシミュレーションから実機への転移ギャップを軽減する枠組みを提案した。
- DexH2R: 人間からロボットへのタスク指向巧みな操作マニピュレーション2024/11/1
人間の手の動きをロボットハンドに再ターゲットし、タスク指向の残差行動ポリシーを学習させることで、テレオペレーションなしに巧みな操作を実現するフレームワーク。
- PhyGrasp: 物理常識推論でロボット把持を汎化するマルチモーダル大規模モデルマニピュレーション2024/2/1
言語と3D点群を統合した大規模モデルで物体の物理的性質を推論し、未知の素材や形状でも人間の指示に沿った把持姿勢を生成する。
- A Joint Modeling of Vision-Language-Action for Target-oriented Grasping in Clutter2023/2/1
- Failure-aware Policy Learning for Self-assessable Robotics Tasks2023/2/1