Xiaojie Niu

収録論文 7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

• 人型ロボットのためのスケーリング行動基盤モデル
  人型ロボット制御2026/7/1

  人型ロボットの制御を大規模行動データで学習する行動基盤モデル（BFM）のスケーリング手法を提案し、学習パラダイム、データ、モデル構造の協調により性能が向上することを示した。

• ReactiveBFM: 汎用ヒューマノイド全身制御に向けたリアクティブ閉ループ動作計画
  ヒューマノイド制御2026/6/1

  既存の行動基盤モデルは事前定義された動作しか実行できず環境変化に弱いため、生成型プランナーと追跡制御を閉ループで統合し、曝露バイアスを軽減するリアクティブな全身制御フレームワークを提案した。

• Imagine2Real: ビデオ生成事前知識によるヒューマノイドと物体のゼロショット対話の実現
  ヒューマノイド操作2026/5/1

  3Dデータ不足を補うため、ビデオ生成モデルから得た4D点軌跡と少数の重要点追跡を用いて、幾何モデル不要でヒューマノイドと物体の対話動作をゼロショットで生成するフレームワークを提案した。

• ロボットの触覚を感じる：器用な操作のための触覚フィードバックアレイグローブ
  遠隔操作/触覚2026/3/1

  高精度な磁気式モーションキャプチャと指先の触覚アクチュエータアレイを組み合わせた低コストグローブを開発し、触覚を活用した遠隔操作による器用なマニピュレーションを実現した。

• PhysHSI：実世界で汎化可能な自然なヒューマノイド・シーンインタラクションシステム
  ヒューマノイド2025/10/1

  シミュレーションでの敵対的動作事前分布に基づく方策学習と、LiDARとカメラを組み合わせた粗から細への物体位置推定により、ヒューマノイドが実世界で物体運搬や着座などの多様なインタラクションを自然に自律実行できるシステムを構築した。

• ヒューマノイドロボットのための行動基盤モデル
  全身制御2025/9/1

  大規模な行動データセットで事前学習した生成モデルにより、ヒューマノイドの全身制御を多様なタスクに汎化させ、新しい行動へ迅速に適応できるようにした研究。

• JAEGER: 二層構造のヒューマノイド全身制御器
  全身制御2025/5/1

  上半身と下半身を別々の制御器に分け、粗い速度追従と細かい関節角追従の両方を可能にしたヒューマノイド全身制御を、人間モーションの再ターゲティングとカリキュラム学習で訓練した研究。