Xinhua Wang
Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics
収録論文 8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
- WholeBodyWAM：スケーラブルな動作事前分布を用いた全身ワールドアクションモデルの学習全身マニピュレーション2026/9/16
人間やヒューマノイドの大規模動作データを事前学習に活用し、全身動作を予測するMotion Expertを組み込んだワールドアクションモデルを提案。実機ヒューマノイドの全身マニピュレーション性能を向上させた。
- HAF: 階層的アクションフローとスペクトル潜在RLによる汎用VLAのヒューマノイド全身移動操作への適応ヒューマノイド/VLA/強化学習2026/8/17
汎用VLA基盤モデルをヒューマノイドの全身移動操作に適応させるための2部構成フレームワークHAFを提案。階層的なアクション生成とオンラインRLによるポリシー改善を実現する。
- HEX: 人間型アライメント専門家によるクロスエンボディ全身操作全身操作/VLA2026/4/1
全身協調操作を実現するため、人間型ロボットに特化した状態中心フレームワークHEXを提案。多様な身体構造に適用可能な状態表現と、全身協調と時間的運動ダイナミクスをモデル化する専門家混合機構を導入し、実機での操作成功率と汎化性能を向上させた。
- RoboAug: 領域対比データ拡張による単一アノテーションから数百シーンへのロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/2/1
1枚の画像のバウンディングボックス注釈だけで生成モデルと領域対比損失を用いてデータ拡張を行い、ロボットマニピュレーションの汎化性能を向上させる手法を提案。
- RoboGene: 多様性駆動型エージェントフレームワークによる実世界タスク生成でVLA事前学習を強化VLA2026/2/1
多様で物理的に実現可能な操作タスクを自動生成するエージェントフレームワークを提案し、VLAモデルの事前学習データ収集を効率化して汎化性能を向上させた。
- RoboMIND 2.0：汎用身体知能のためのマルチモーダル両腕移動マニピュレーションデータセットマニピュレーション2025/12/1
6種類のロボットで集めた31万件超の両腕操作・移動マニピュレーション軌道（触覚・シミュレーション含む）を公開し、階層型VLM+VLAシステムMIND-2を提案した論文。
- XR-1: 統合視覚運動表現の学習による汎用視覚-言語-行動モデルVLA2025/11/1
視覚ダイナミクスとロボット運動を統合した離散潜在表現UVMCを二枝VQ-VAEで学習し、異種ロボットデータを横断する汎用VLAモデルXR-1を三段階学習で構築した研究。
- RoboMIND：ロボットマニピュレーションのためのマルチエンボディメント知能規範データセットマニピュレーション2024/12/1
4種類のロボットによる10.7万件の模倣学習用デモンストレーション軌道と失敗例、デジタルツイン環境を提供する大規模データセットを構築し、VLAモデルの性能を評価した。