Xinyang Gu

収録論文 3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

• WM-Craftnet: 汎用かつ堅牢な器用な手内操作のための世界共感覚モデル
  マニピュレーション2026/9/7

  ノイズの多い観測から物体の状態を推定し、頑健な手内操作を実現するため、世界モデルをタスクコンテキストとして活用するフレームワークを提案した。

• ノイズ除去世界モデル学習によるヒューマノイドの難地形歩行の実現
  歩行2024/8/1

  ノイズ除去世界モデル学習(DWL)という強化学習フレームワークを提案し、ヒューマノイドが雪上や傾斜地、階段、極度の凹凸地形をゼロショットのsim-to-real転移で歩行できることを示した。

• Humanoid-Gym：ゼロショットSim2Real転移を実現するヒューマノイドロボットの強化学習フレームワーク
  sim2real2024/4/1

  Nvidia Isaac Gym上でヒューマノイドの歩行スキルを学習し、シミュレーションから実機へゼロショットで転移できる強化学習フレームワークを提案。Isaac GymからMujocoへのsim-to-sim検証も統合し、実機ロボットで有効性を確認した。