Xinlong Wang
収録論文 9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
- MOSAIC: 高速残差適応による汎用人型モーション追従と遠隔操作のsim-to-realギャップの橋渡しsim2real2026/2/1
多様な入力インターフェースに対応する人型ロボットの全身遠隔操作システムを構築し、インターフェース固有の残差モジュールを高速適応・蒸留することで、実機での長期的な遠隔操作を安定化させた。
- 階層的マニピュレーション政策のための世界モデルのスケーリングVLA2026/2/1
大規模事前学習済み世界モデルを高レベルプランナーとして用い、VLAを低レベル実行者とする階層的フレームワークを提案。未知物体や新規状況での汎化性能を大幅に向上させた。
- DECO: 触覚アダプタを備えた双腕巧み操作のための分離型マルチモーダル拡散トランスフォーママニピュレーション2026/2/1
視覚・固有感覚・触覚を分離した条件付け経路で統合する拡散トランスフォーマDECOを提案し、双腕巧み操作の触覚データセットDECO-50を公開。実機実験で成功率72.25%を達成し、触覚アダプタが複雑な接触タスクで20%向上。
- EgoActor: 視覚言語モデルによるヒューマノイドロボットの空間認識型一人称視点行動へのタスク計画の接地VLA2026/2/1
一人称視覚言語モデルEgoActorを提案し、高レベル指示から歩行・頭部動作・操作コマンドを直接予測してヒューマノイドの知覚と実行をリアルタイムに統合する。
- RoboCOIN: 統合マニピュレーションのためのオープンソース両腕ロボットデータ収集マニピュレーション2025/11/1
15種類のロボットプラットフォームから18万件以上の両腕操作デモを集めた大規模データセットを構築し、階層的な注釈とデータ処理パイプラインを提供した。
- Thor: 接触の多い過酷環境における人間レベルの全身反応を目指すヒューマノイドフレームワークヒューマノイド制御2025/10/1
ヒューマノイドが強い力で環境と接触する際に、人間のような全身反応を実現する強化学習フレームワークThorを提案し、Unitree G1で高い引っ張り力を達成した。
- RobotDancing: 残差行動強化学習によるロバストな長時間ヒューマノイド動作追従ヒューマノイド動作追従2025/9/1
参照動作に対する残差関節目標を強化学習で予測し、参照とロボットの動力学の不一致を補償することで、ヒューマノイドの長時間・高ダイナミックな動作追従を実現した。
- 統一視覚言語行動モデルVLA2025/6/1
視覚・言語・行動を離散トークン列として自己回帰的にモデル化し、大規模動画から因果ダイナミクスを学習する統合VLAモデルUniVLAを提案。
- 汎用ロボットのための視覚言語行動モデル構築で重要な要素VLA2024/12/1
視覚言語行動モデル（VLA）の性能を左右する設計要因を大規模実験で分析し、汎用ロボット向けの新しいVLAファミリーRoboVLMsを提案した論文。