Xiaomeng Xu
収録論文 10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
- フレーム混合ポリシー：双腕移動操作のためのマルチフレーム行動ノイズ除去拡散ポリシー/双腕操作/移動操作2026/7/1
拡散ベースの視覚運動ポリシーにおいて、複数の座標フレームで同期して行動ノイズ除去を行う新しい手法を提案し、シミュレーションと実機の双腕移動操作タスクで性能を実証した。
- PanoVine: ソフト成長型つるロボットの全身視覚運動制御ソフトロボティクス/視覚運動制御2026/6/1
つるロボットの全身にカメラを配置し、デモから学習したエンドツーエンドの視覚運動ポリシーで複雑環境での自律ナビゲーションと操作を実現した。
- EgoVerse：世界各地から収集したロボット学習用の自己中心視点人間データセットデータセット/模倣学習2026/4/1
人間の自己中心視点のデモデータを大規模に収集・共有するプラットフォームとデータセットを構築し、人間データからロボットへの転移学習の大規模実験を行った。
- HoMMI: 人間のデモンストレーションから全身移動マニピュレーションを学習移動マニピュレーション2026/3/1
ロボットを使わずに人間のデモンストレーションから全身移動マニピュレーションを学習するデータ収集・方策学習フレームワークを提案し、自己中心視センシングと身体差を埋めるハンド・アイ方策設計により長期的な移動操作タスクを実現した。
- UMI-FT：実環境でのコンプライアントマニピュレーションマニピュレーション2026/1/1
指先に6軸力覚センサを搭載したハンドヘルドデータ収集デバイスUMI-FTを開発し、力加減が重要な接触作業を実世界デモから学習できる適応型コンプライアンス方策を訓練した。
- コンプライアント残差DAgger：人間の修正による実世界の接触を伴うマニピュレーションの改善マニピュレーション2025/6/1
人間がロボットの動作を止めずに力加減を調整しながら修正を加えられるインターフェースと、力フィードバックを組み込んだ残差方策を提案し、接触の多い繊細な作業の成功率を大幅に向上させた。
- 行動の中の視覚：人間の実演から能動的知覚を学ぶマニピュレーション2025/6/1
6自由度のロボット首とVRテレオペレーションを用いて、人間の能動的知覚戦略を実演から直接学習し、視覚遮蔽を含む両腕マニピュレーションタスクで高い性能を達成した。
- RoboPanoptes: 全身視覚で全身巧緻性を実現する全方位ロボット全身マニピュレーション2025/1/1
ロボット表面に分散配置したカメラによる全身視覚と、全身を使った操作を可能にする視覚運動ポリシーを組み合わせ、狭所での開梱や大型物体の掃き寄せなど多様なタスクを実現した。
- 動力学誘導拡散モデルによるセンサレスロボットマニピュレータ設計マニピュレーション2024/2/1
物体形状とタスク仕様から、センサなしで開ループ動作により物体を操作できるマニピュレータ設計を生成する拡散モデルベースのフレームワークを提案。
- Enhancing Generalizable 6D Pose Tracking of an In-Hand Object with Tactile Sensing2022/10/1