Xiaoguang Zhao
Chinese Academy of Sciences
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
- DexRoam: 一人称全身人間デモンストレーションからの移動型両腕巧緻マニピュレーション学習VLA2026/9/28
VRヘッドセットと頭部搭載ステレオカメラだけで全身の人間デモを収集し、身体・動作意味・時間の3段階アライメントでロボット動作空間に変換することで、移動しながらの両腕巧緻操作をVLAポリシーで学習可能にした。
- DualWAM: 非同期グローバル計画と局所修正のためのデュアルシステム世界行動モデルVLA2026/9/21
グローバル計画と手首視点による局所修正を非同期に分離し、高頻度な閉ループ制御を可能にした世界行動モデル。FrankaとGalbotでのゼロショット操作で成功率を平均4.5ポイント向上させ、16.6倍の高速化を実現。
- DIDO: インタラクション中心のダイナミクスを1ステップ拡散に蒸留するワールドアクションモデルVLA2026/9/14
動画生成ベースのロボット操作モデルを1ステップ拡散に蒸留し、把持器と対象物のインタラクションを保ちつつ推論遅延を削減した手法。
- WMLLM: 予測してから行動する世界モデルによる自己進化型最適化エージェント最適化2026/6/2
大規模言語モデルを用いて、ブラックボックス最適化の探索効率を高める自己進化型エージェントフレームワークを提案した。候補生成前に有望な方向を予測する世界モデルを組み込み、分子最適化などで高い性能を示した。
- ハイブリッド身体性タスクにおける長期的進化のためのワールド・エゴモデリング世界モデル2026/5/1
本論文は、長期的なハイブリッド身体性タスク（ナビゲーションと操作の組み合わせ）において、世界と自己の進化を分離してモデル化する新しいパラダイム「ワールド・エゴモデリング」を提案し、その実装としてWEMモデルとベンチマークHTEWorldを構築した。
- 散らかった環境における動力学を考慮した方策学習による外在的器用さの創発マニピュレーション2026/3/1
散らかった環境での物体操作に向け、接触による物体動力学を明示的にモデル化して強化学習の方策を条件付けるDAPLフレームワークを提案し、シミュレーションと実世界で従来手法を上回る成功率を達成した。
- 潜在推論VLA：視覚-言語-行動モデルのための潜在思考と予測VLA2026/2/1
Chain-of-Thought推論を連続潜在表現に内部化し、推論時の明示的生成を不要にすることで、最大90%の遅延削減を実現したVLAフレームワーク。
- 信頼できる視覚-言語-行動モデルのための行動誤差分布の再形成VLA2026/2/1
連続行動VLAモデルの学習に最小誤差エントロピー(MEE)目的関数を導入し、MSEと組み合わせることで成功率とロバスト性を向上させた研究。
- StereoVLA: ステレオ視で視覚言語行動モデルを強化VLA2025/12/1
大規模合成ステレオデータから幾何学的手がかりを取り入れた初のVLAモデルを提案し、精密な空間認識と視点ロバスト性を実現した。
- 強化学習とSDF制約付き二次計画法を組み合わせた移動マニピュレータの全身動作計画フレームワークマニピュレーション2025/3/1
移動マニピュレータの全身動作計画を高速化するため、ベイズ分布型ソフトアクター・クリティックと符号付距離場制約付き二次計画法を組み合わせた反応型計画手法を提案し、計画時間の短縮と成功率の向上を実現した。
- Real-Time Human-Robot Interaction for a Service Robot Based on 3D Human Activity Recognition and Human-mimicking Decision Mechanism2018/2/1