Xinghao Zhu
NVIDIA
収録論文 31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
- Hydra-0: 汎用世界モデリングと制御のためのアクションフロー世界モデル2026/8/18
ロボットの動作をピクセル運動として表現するアクションフローを用いた汎用世界モデルを提案し、動作誤差を大幅に低減し、ゼロショット合成やデータ効率的な適応を実現した。
- 人間のデモから接触力ガイダンスを用いた器用操作の学習器用操作2026/7/1
人間のデモから物体に加わる力・トルク空間でガイダンスを作り、強化学習で長期的な器用操作を学習するフレームワークCHORDを提案。大規模ベンチマークで高い成功率を示し、実世界にも転移可能。
- Sumo: 動的かつ汎用的な全身ロコ操作ロコ操作2026/4/1
事前学習した全身制御ポリシーをテスト時にサンプルベースのプランナーで操縦することで、脚式ロボットが大型・重量物を動的に操作できるようにするsim-to-real手法を提案。実機のSpotでタイヤの直立やバリアの引きずり等を実証し、シミュレーションで人型ロボットへの汎用性も示した。
- SAGA: 構造的アフォーダンス接地によるオープンワールド移動マニピュレーション移動マニピュレーション2025/12/1
マルチモーダル基盤モデルを用いてタスク意図を3Dアフォーダンスヒートマップとして接地し、言語・点指定・実演など多様な指示で四足歩行マニピュレータの全身制御を実現するフレームワークを提案。
- サンプリングベースMPCのための生成モデル：適応的な接触リッチマニピュレーションのためのブートストラップ手法マニピュレーション2025/10/1
サンプリングベースMPCの制御列を条件付きフローマッチングで学習し、オンライン計画を効率化する生成予測制御フレームワークを提案。四足ロボットの実世界接触リッチ移動マニピュレーションに初めて適用し、サンプル効率と汎化性能を向上させた。
- Ask-to-Clarify: マルチターン対話による指示の曖昧性解消VLA2025/9/1
VLAモデルに対話による曖昧性解消と視覚運動制御を統合したフレームワークを提案し、実世界11タスクで有効性を示した。
- 柔軟な肢間協調による多様な移動操作移動操作2025/6/1
強化学習で各肢を操作と移動に動的に割り当て、目標軌道・接触点・言語指示に応じて多様な移動操作を実現する手法を提案。実機12タスクで平均78.9%の成功率を達成。
- 実時間動作・接触計画と追従を統合したロバストなモデルベース手指内マニピュレーションマニピュレーション2025/5/1
接触を暗黙的に扱うモデル予測制御と触覚フィードバックによる力・動作追従を階層的に統合し、モデル誤差に頑健なモデルベースの手指内マニピュレーションを実現した。
- ReBot: 実機からシミュレーションを経て実機へ戻るロボット動画合成によるロボット学習のスケーリングsim2real2025/3/1
実機のロボット軌道をシミュレーションで再生して対象物体を多様化し、実背景と合成することで物理的にリアルで時間的一貫性のあるロボット動画を生成し、VLAモデルを対象領域に適応させる手法を提案。
- 接触の多い両腕マニピュレーションのための計画誘導拡散ポリシー学習マニピュレーション2024/12/1
モデルベースの動作計画器で高忠実度シミュレーション内に大規模なデモを生成し、タスク条件付き拡散ポリシーを模倣学習することで、多様な物体を扱う接触の多い両腕操作を実世界で実現した。
- DexH2R: 人間からロボットへのタスク指向巧みな操作マニピュレーション2024/11/1
人間の手の動きをロボットハンドに再ターゲットし、タスク指向の残差行動ポリシーを学習させることで、テレオペレーションなしに巧みな操作を実現するフレームワーク。
- 適応的エネルギー正則化による四足歩行の自律的歩容遷移と省エネルギー化歩行2024/3/1
エネルギー消費を最小化する適応的な報酬設計により、四足ロボットが速度に応じて歩容を自律的に切り替え、省エネで安定した移動を実現する手法を提案した。
- 触覚センシングを備えた巧みな指による変形可能な線状物体のハンド内追従マニピュレーション2024/3/1
触覚センサ付き多指ハンドを使い、線状物体を落とさずに指先で滑らせながら把持点を連続的に移動させる「ハンド内追従」を実現する枠組みを提案した。
- PhyGrasp: 物理常識推論でロボット把持を汎化するマルチモーダル大規模モデルマニピュレーション2024/2/1
言語と3D点群を統合した大規模モデルで物体の物理的性質を推論し、未知の素材や形状でも人間の指示に沿った把持姿勢を生成する。
- 接触陰的モデル予測制御による巧みなハンド内操作：長期的かつロバストなアプローチマニピュレーション2024/2/1
接触陰的モデル予測制御を用いて、事前に接触順序を定義せずに長期的なハンド内操作を実現するモデルベース手法を提案。23自由度のロボットで20Hzの物体回転タスクを達成。
- Multi-level Reasoning for Robotic Assembly: From Sequence Inference to Contact Selection2023/12/1
- Interactive Planning Using Large Language Models for Partially Observable Robotics Tasks2023/12/1
- Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models2023/10/1
- Diff-Transfer: Model-based Robotic Manipulation Skill Transfer via Differentiable Physics Simulation2023/10/1
- Human-oriented Representation Learning for Robotic Manipulation2023/10/1
- Control of Soft Pneumatic Actuators with Approximated Dynamical Modeling2023/10/1
- Efficient Sim-to-real Transfer of Contact-Rich Manipulation Skills with Online Admittance Residual Learning2023/10/1
- A Simple Approach for General Task-Oriented Picking using Placing constraints2023/4/1
- Allowing Safe Contact in Robotic Goal-Reaching: Planning and Tracking in Operational and Null Spaces2022/11/1
- Learning to Synthesize Volumetric Meshes from Vision-based Tactile Imprints2022/3/1
- Offline-Online Learning of Deformation Model for Cable Manipulation with Graph Neural Networks2022/3/1
- Learn to Grasp with Less Supervision: A Data-Efficient Maximum Likelihood Grasp Sampling Loss2021/10/1
- Learning Insertion Primitives with Discrete-Continuous Hybrid Action Space for Robotic Assembly Tasks2021/10/1
- 6-DoF Contrastive Grasp Proposal Network2021/3/1
- Contact Pose Identification for Peg-in-Hole Assembly under Uncertainties2021/1/1
- Optimization Model for Planning Precision Grasps with Multi-Fingered Hands2019/4/1