Xiao He
Tsinghua University
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
- コードをポリシーとして再活用：フロンティアエージェントがロボットツールを書き、呼び出し、進化させるVLA2026/9/30
LLMエージェントが再利用可能なロボットツールをコードとして生成・改良し、実行エージェントがそれを呼び出して動作を制御するURAIを提案。直接制御より成功率を大幅に向上させた。
- 自己進化するコーディングエージェント：デジタルプログラムから物理世界の知能へVLA2026/9/28
タスクの状態と実行をコードとして表現する「Physical Coding」を提案し、知覚・計画・制御ツールを呼び出して外部フィードバックから自己修正するエージェントHexaAnythingを構築した。RoboCasa365でVLAを上回る性能を示した。
- GAE: リアルタイムヒューマノイド遠隔操作のための汎用行動エキスパート遠隔操作2026/9/28
多様な人間動作データを活用し、遅延を考慮した予測機構を備えた二段階学習により、ヒューマノイドの全身遠隔操作を低遅延で実現するフレームワークを提案。
- DynaForge: 動的マニピュレーションのデモ生成のための計画誘導型残差学習マニピュレーション2026/9/22
低周波の大域計画と高周波の物体中心逆運動学を組み合わせ、残差方策で接触時の動的相互作用を補正することで、動的物体操作の高品質なデモンストレーションを生成するフレームワーク。
- 動的環境における安全なロボットマニピュレータ遠隔操作のための予測相対速度ステアリング遠隔操作/衝突回避2026/8/1
遠隔操作中のマニピュレータが突然現れる障害物を回避するため、エンドエフェクタの速度指令レベルで動作する軽量な衝突回避フレームワークを提案。点群前処理後、衝突までの時間に基づいて衝突を予測し、ロドリゲスの回転公式で相対速度ベクトルの方向だけを変えて大きさを保つことで、従来の人工ポテンシャル場法のデッドロック問題を緩和する。
- 視覚言語行動モデルにおける視野外操作のための空間記憶VLA2026/5/1
視覚言語行動モデルに、可動カメラの多視点観測から構築した空間記憶を組み込み、視野外の物体操作を可能にするフレームワークSOMAを提案した。
- AgentChemist: 化学認識と精密制御を統合したマルチエージェント実験ロボットプラットフォーム実験自動化2026/3/1
化学実験の自動化における長尾分布問題に対処するため、マルチエージェントロボットプラットフォームを提案。化学認識とフィードバック駆動制御を統合し、酸塩基滴定の検証で自律的な進行追跡と適応的な分注制御を実証した。
- 脳に着想を得た身体性知能による流動的で高速な反射的ロボティクス制御VLA2026/1/1
皮質・小脳・脊髄の構造を模したニューロモーフィックVLAを実機ロボットに初めて実装し、腕の振動抑制や20ms未満の安全反射、時間記憶を実現した。
- 産業点検シナリオにおける安全性評価のためのマルチモーダルベンチマークマルチモーダル/産業点検2026/1/1
実環境で稼働する点検ロボットから収集した、7種類のセンサモダリティと画素単位の注釈・安全度ラベルを備えた産業点検安全評価用マルチモーダルデータセットInspecSafe-V1を構築した。
- PosA-VLA: 姿勢条件付きアンカー注意による行動生成の強化VLA2025/12/1
VLAモデルの視覚注意を姿勢情報で誘導し、タスクに関連する領域に集中させることで、冗長な動きを抑え精密で効率的な行動生成を実現した研究。
- VLSA: プラグアンドプレイ安全制約層を備えた視覚-言語-行動モデルVLA2025/12/1
VLAモデルに制御バリア関数ベースの安全制約層を追加し、指示追従性能を保ちつつ衝突回避を改善する手法を提案し、SafeLIBEROベンチマークで評価した。
- SURPRISE3D: 複雑な3Dシーンにおける空間理解と推論のためのデータセット3D空間推論2025/7/1
物体名に頼らず空間関係のみを問う20万件超の視覚言語ペアを構築し、3Dシーンでの空間推論を評価するベンチマークを提案した。
- Fast-in-Slow：高速操作と低速推論を統合するデュアルシステム基盤モデルVLA2025/6/1
VLMベースの推論システムに実行モジュールを部分的にパラメータ共有して組み込み、高速かつ精密なロボット操作を実現する統合型VLAモデルを提案。
- SafeLink: 動的で不規則な危険領域下での安全臨界制御安全制御2025/3/1
コスト感度付き増分RVFLニューラルネットで制御バリア関数を構築し、不規則・動的に変化する危険領域でもリアルタイムに安全制御を実現する手法を提案。
- TDMPBC：自己模倣強化学習によるヒューマノイドロボット制御強化学習2025/2/1
強化学習において、タスクに関連する可能性のある軌道を自己模倣することで、ヒューマノイドロボットの制御性能を大幅に向上させるフレームワークSIRLを提案した。
- FASIONAD：適応的フィードバックを備えた人間らしい自動運転のための高速・低速融合思考システム自動運転2024/11/1
「ファスト＆スロー」思考に着想を得て、高速なデータ駆動型経路計画と低速なLLM推論を動的に切り替える自動運転フレームワークを提案し、nuScenes由来の新ベンチマークで最先端性能を達成した。
- 道路標示検出とセマンティック一般化ICPを用いたLiDARによるHDマップ自己位置推定自己位置推定2024/7/1
LiDARで道路標示を検出し、HDマップ上にセマンティック一般化ICPで位置合わせすることで、GPSの使えない環境でも高精度に自己位置推定するシステムを提案した。
- RoboDriveチャレンジ：あらゆる条件でいつでもどこでも走行する自動運転知覚2024/5/1
悪天候やセンサ故障など想定外の状況でも頑健に知覚できる自動運転技術を競う2024年RoboDriveチャレンジの報告で、BEV検出や地図セグメンテーションなど4タスクで140チームが参加した。