Tianxing 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
- STEAM: 実世界ロボット学習のための自己教師あり時間アンサンブル優位性モデリングロボット学習2026/6/1
専門家のデモからフレーム間の時間オフセットを自己教師ありで学習し、ロールアウトデータの各フレームの優位性を評価する手法を提案。混合品質データの保守的なスコアリングにより、ポリシー学習の成功率を向上させた。
- 人間の普遍的な把握動作の生成把握動作生成2026/6/1
スマートグラスで収集した大規模な人間の把握動作データを用いて、任意の物体に対する多様な人間の把握姿勢を生成するフローマッチングモデルを提案し、ロボットハンドへの転用でゼロショット把握を実現した。
- VolumeDP: 操作ポリシー学習のためのボリューム表現モデリング模倣学習/操作2026/3/1
2D画像から直接3D動作を予測する既存手法の2D-3Dミスマッチを解消するため、画像特徴を3Dボリューム表現に変換し、タスク関連ボクセルを選択して動作予測を行う新しいポリシーアーキテクチャを提案した。
- WoVR: 幻覚を制御してVLAポリシーを強化学習で事後学習する信頼可能なワールドモデルシミュレータVLA2026/2/1
不完全な学習済みワールドモデルをシミュレータとして使い、キーフレーム初期化ロールアウトとモデル・ポリシー共進化で幻覚の影響を抑え、VLAポリシーを強化学習で安定に事後学習する手法を提案。
- USER: 実世界オンライン方策学習のための統合拡張可能システム実世界オンライン学習/システム2026/2/1
実世界のロボット群をGPUと同様に扱うハードウェア抽象化と非同期学習基盤を提供し、オンライン模倣・強化学習やVLAモデルを長期実験で効率的に訓練できるシステムを構築した。
- ViTaS: 視覚触覚ソフト融合コントラスト学習による視覚運動学習マニピュレーション2026/2/1
視覚と触覚の情報をソフト融合コントラスト学習とCVAEで統合し、遮蔽環境でもロボット操作を可能にするフレームワークを提案。
- FMimic: 基盤モデルによる人間動画からの細粒度行動学習模倣学習2025/7/1
少数の人間動画から基盤モデルを用いてロボットの細かい行動スキルを直接学習する手法を提案し、RLBenchや実世界タスクで大幅な性能向上を達成した。
- STEPプランナー： embodied長期的タスクプランナーとしての階層横断サブゴール木構築タスクプランニング2025/6/1
LLMによるサブゴール分解と終了判定を組み合わせ、粗から細への階層的木を構築することで、ロボットの長期的タスク計画の成功率を向上させるフレームワークを提案。
- VLMimic: 視覚言語モデルによる細粒度動作の視覚的模倣学習模倣学習2024/10/1
少数の人間動画から、視覚言語モデルを用いて細かい動作レベルまで直接学習し、ロボットの模倣学習を効率化する手法を提案。
- Human Demonstrations are Generalizable Knowledge for Robots2023/12/1