Wentao Zhao
収録論文 17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
- 状態行動を超えて：ロボット模倣学習における指令と状態の不一致の活用模倣学習2026/9/27
ロボットの模倣学習において、指令と実際の状態の不一致を重み付けに利用する手法CSDWを提案し、制約のある実機タスクで性能を向上させた。
- TimelyDAgger: VLAポリシー改善のためのタイミング考慮型エキスパートクエリVLA2026/9/27
VLAポリシーの内部特徴を監視し、エキスパートの介入タイミングを適応的に調整することで、限られた介入予算でポリシー改善を効率化する手法を提案。
- LiDAR地図から視覚的自己位置推定へ：ロバストな点・線・面姿勢推定のための統合視覚対応付け自己位置推定2026/9/23
LiDAR地図を準画像としてレンダリングし、カメラ画像と共通の視覚特徴・マッチング手法で対応付けることで、事前LiDAR地図上でのカメラ自己位置推定を高精度かつロバストに行う統合フレームワークを提案。
- LabDex: 実験室における器用な操作のための階層的ベンチマークマニピュレーション2026/8/19
化学実験室での器用な操作を評価するための大規模な実世界データセットとベンチマークを導入し、原子スキル、合成タスク、長期実験の階層的タスク分類を提供する。
- 汎用ロボット操作のための身体化チェーン・オブ・ソートの再考VLA2026/6/1
大規模な身体化CoTデータセットを構築し、VLAモデルにおける効果的なCoTの形式と統合方法を検証。推論をテスト時に使わず表現整形の教師信号として用いるERVLAを提案し、高い汎化性能を達成した。
- MyoChallenge 2025: 人間の運動知能のための新しいベンチマーク運動制御2026/5/1
NeurIPS 2025で開催されたMyoChallengeは、高忠実度の筋骨格モデルと物理シミュレーションを用いて、卓球ラリーとサッカーペナルティキックの2つのタスクで運動制御の知能を競うベンチマークを確立した。
- EvoGymCM：連続的な材料剛性を活用したソフトロボットの共同設計ソフトロボティクス/共同設計2026/4/1
ソフトロボットの共同設計において、材料剛性を連続変数として扱う新しいベンチマークEvoGymCMを提案し、形態・材料・制御の同時最適化により性能向上を実証した。
- 完全な筋肉の進化：筋骨格系移動のための効率的な形態-制御共設計筋骨格ロボット/共設計/進化計算2026/4/1
筋骨格ロボットの形態と制御を同時に最適化する手法を提案し、PCAと対称性を利用した低次元進化により、複雑な地形での移動性能を向上させた。
- OTPL-VIO: 最適輸送による線分対応と適応的不確実性を備えた堅牢な視覚慣性オドメトリVIO2026/3/1
低テクスチャや急な照明変化で点特徴が不安定な環境向けに、線分に深層記述子と最適輸送マッチングを導入し、信頼性適応重み付けで推定を安定化するステレオ点線VIOシステムを提案した。
- Diff-Muscle: 筋骨格ロボット卓球のための効率的学習筋骨格ロボット/強化学習2026/3/1
筋骨格ロボットの制御を、微分平坦性を用いて冗長な筋活性化空間から低次元の関節空間へ再定式化し、階層的強化学習により卓球ラリーを実現する手法を提案した。
- Graph-Loc: 低観測性・遮蔽環境下でのコンパクトな構造地図事前分布を用いたロバストなグラフベースLiDAR姿勢追跡自己位置推定2026/2/1
点と線の軽量グラフで表現した地図事前分布に対し、LiDARスキャンから抽出した点・線を不均衡最適輸送で対応付けることで、遮蔽や低観測性に強い姿勢追跡を実現した。
- 拡散モデル誘導による実世界単眼深度推定攻撃用の敵対的物体生成敵対的攻撃2025/12/1
拡散モデルを用いてシーンに自然に溶け込む敵対的物体を生成し、単眼深度推定を誤らせる物理攻撃手法を提案した。
- RaCalNet: スパース教師ありメートル深度推定のためのレーダーキャリブレーションネットワーク深度推定2025/6/1
スパースなLiDAR教師信号のみでレーダー計測を補正し、単眼深度と融合して高精度なメートル深度推定を実現する手法を提案。
- SN-LiDAR: 新規時空間ビューLiDAR合成のためのセマンティックニューラルフィールドLiDAR/NeRF2025/4/1
LiDAR点群の新規視点合成において、セマンティックセグメンテーション・幾何再構成・LiDAR合成を同時に行う手法を提案し、動的物体や大規模シーンに対応できることを示した。
- 視覚言語モデル予測制御によるマニピュレーション計画と軌道生成マニピュレーション2025/4/1
視覚言語モデル(VLM)の知覚能力とモデル予測制御(MPC)を統合し、目標画像や言語指示から候補行動を生成・評価してマニピュレーション計画を行う手法を提案。計算量を抑えた軌道生成版も示す。
- SALT: クロスシーン適応と4D一貫性を備えた汎用LiDAR点群向け柔軟な半自動ラベリングツールデータセット/アノテーション2025/3/1
LiDAR点群を疑似画像に変換して視覚基盤モデルを活用し、4D一貫性を保ちながら自動で事前セグメンテーションを行う半自動ラベリングツールを提案。アノテーション効率を大幅に向上させる。
- VLMPC: 視覚言語モデル予測制御によるロボットマニピュレーションマニピュレーション2024/7/1
視覚言語モデル(VLM)の知覚能力をモデル予測制御(MPC)に統合し、目標画像や言語指示から候補行動をサンプリングして最適な行動系列を生成するロボット操作フレームワークを提案した。