Wen Zhao
収録論文 18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
- STRIDER: ヒューマノイドロボットのための歩行を活用した多歩容階層型3Dロコマニピュレーションフレームワークロコマニピュレーション2026/9/20
地形を考慮した足場選択と上半身操作を統合し、異なる歩行・踏み出しスキルを蒸留で1つの方策にまとめる階層型フレームワークを提案。実機で多歩容のロコマニピュレーションを実現した。
- SOLO: 安定した全地形・長距離知覚ヒューマノイド歩行歩行2026/8/27
長距離歩行で累積する知覚・制御誤差による不安定化を解決するため、地形再構成の鮮明化と時間的クレジット割り当てを改善した統合フレームワークを提案。シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
- RobotPan: 身体化知覚のための360度全方位ロボット視覚システム視覚システム2026/4/1
6台のカメラとLiDARを組み合わせ、ロボット周囲を360度カバーする視覚システムを構築し、リアルタイムレンダリング・再構成・ストリーミングを可能にする3Dガウシアン予測フレームワークを提案した。
- Heracles: 精密追従と生成的合成を橋渡しする汎用人型制御人型制御2026/3/1
人型ロボットの汎用制御において、厳密な参照追従と生成的な適応を統合する拡散モデルベースの中間層を提案し、外乱に対する頑健性と自然な回復動作を実現した。
- MeshMimic: 3Dシーン再構成による幾何学認識型ヒューマノイド動作学習ヒューマノイド/動作生成/sim2real2026/2/1
動画から3Dシーンと人間の動きを再構成し、地形との接触を保ったままヒューマノイドロボットの動作を学習させるフレームワークを提案。
- DPL: 実環境に即した深度合成とクロスアテンション地形再構成による深度のみの知覚型ヒューマノイド歩行歩行2025/10/1
ノイズの多い深度画像から地形を再構成するクロスアテンショントランスフォーマと、自己遮蔽を考慮したリアルな深度画像合成手法を組み合わせ、深度センサのみで多様な地形を歩行できるヒューマノイドの学習フレームワークを提案した。
- ポリシーを合成せよ！テスト時分布レベル合成による拡散・フローベースロボットポリシーの改善VLA2025/10/1
複数の事前学習済みロボットポリシーの分布スコアを凸結合しテスト時探索で合成する訓練不要手法GPCを提案し、単一ポリシーを超える性能を実現した。
- ヒューマノイド占有：汎用マルチモーダル占有知覚システムの実現占有知覚2025/7/1
ヒューマノイドロボット向けに、マルチモーダル融合と時系列統合を用いた占有グリッド知覚システムを構築し、専用のパノラマ占有データセットを整備した。
- ロボットのための占有世界モデル世界モデル2025/5/1
屋内ロボット向けに、時空間受容野と自己回帰トランスフォーマーを組み合わせて3D占有シーンの進化を予測するRoboOccWorldを提案し、新しいベンチマークで有効性を示した。
- RoboOcc: ロボットのための幾何・意味シーン理解を強化する3D占有予測3D占有予測2025/4/1
3Dガウシアンの不透明度と幾何特性を活用したエンコーダで、ロボット周囲のシーンの細かい形状と意味を高精度に予測する手法を提案。
- ES-Parkour: 生体模倣イベントカメラとスパイキングニューラルネットワークによる高度なロボットパルクール歩行2025/3/1
イベントカメラとスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を組み合わせ、四足ロボットのパルクールを従来のANNベース手法より88.3%少ない消費電力で実現した研究。
- 蒸留PPO：ヒューマノイド知覚歩行のための新たな二段階強化学習フレームワーク歩行2025/3/1
完全観測MDPで教師方策を学習し、その知識で生徒方策を正則化・監督する二段階の知覚歩行フレームワークを提案した論文。
- Trinity: モジュール型ヒューマノイドロボットAIシステムヒューマノイド/VLA2025/3/1
強化学習・大規模言語モデル・視覚言語モデルを統合し、複雑な環境でヒューマノイドロボットを効率的に制御するAIシステムTrinityを提案した。
- HumanoidPano：ヒューマノイドロボットのための球面パノラマ-LiDARハイブリッドクロスモーダル知覚クロスモーダル知覚2025/3/1
パノラマ視覚とLiDARを球面ビジョントランスフォーマーで融合し、ヒューマノイドの自己遮蔽と狭視野を克服する360度BEV知覚フレームワークを提案。
- LiPS: 直並列構造を持つヒューマノイドロボットの大規模強化学習sim2real2025/3/1
閉ループの直並列機構をシミュレーションで直接モデル化することで、ヒューマノイドロボットの強化学習を大規模並列環境で訓練可能にする手法LiPSを提案する。
- E2H：非侵襲的脳波信号によるヒューマノイド全身制御フレームワークBCI/ヒューマノイド制御2024/10/1
非侵襲的な脳波(EEG)から動作キーワードを解読し、LLMによる動作生成と模倣制御ポリシーを組み合わせてヒューマノイドロボットを全身制御する2段階フレームワークを提案した。
- Mambaポリシー：ハイブリッド選択的状態モデルによる効率的な3D拡散ポリシーマニピュレーション2024/9/1
拡散モデルベースの3Dマニピュレーションポリシーを、MambaとAttentionを組み合わせた軽量なXMambaブロックで置き換え、パラメータ数を80%以上削減しつつ性能を向上させた研究。
- 人間の参照動作を用いた全身ヒューマノイドロボットの歩行・移動歩行2024/2/1
人間の動作データを模倣学習に用いる新フレームワークを開発し、フルサイズヒューマノイド「Adam」で人間に匹敵する複雑な移動動作を実現した。