Xinyao Li

収録論文 5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

• NavArena: 3Dガウススプラッティング再構成からの目標指向ナビゲーションベンチマークの自動構築
  ナビゲーション2026/9/4

  固定された3DGS再構成を、到達可能性や衝突判定、意味的目標を備えたナビゲーションベンチマークへ自動変換するフレームワークを提案し、2,000以上のシーンで2,220万の専門家軌道を生成して評価する。

• ContactMimic: 接触制御によるヒューマノイドの物体インタラクション
  ヒューマノイド/接触制御2026/7/1

  キーポイント追跡だけでは不十分な物体インタラクション（椅子に座る、黒板を拭くなど）に対し、接触コマンドを明示的に追跡する学習フレームワークを提案。接触追従報酬と軌道拡張により接触行動をキーポイント幾何から分離し、実世界で接触制御を実現した。

• ULTRA: ヒューマノイド全身移動操作のための統合マルチモーダル制御
  全身制御2026/3/1

  大規模モーションキャプチャを物理的に妥当なヒューマノイド動作に変換し、密な参照と疎なタスク指定の両方を扱う統合マルチモーダル制御器を学習することで、知覚と高次タスク仕様から自律的な全身移動操作を実現する。

• シミュレーションと同じ操作を実現：ロボットにおける正確な幾何認識の実現
  sim2real2025/9/1

  深度カメラのノイズを除去して正確なメートル深度を推定するCamera Depth Models（CDMs）を提案し、シミュレーションで訓練した方策を実世界ロボットにそのまま適用可能にした。

• RHINO: 人間のデモンストレーションからリアルタイムなヒューマノイド-人間-物体インタラクションを学習
  ヒューマノイド/インタラクション2025/2/1

  人間の指示や動作にリアルタイムで反応し、割り込みにも即応できるヒューマノイドロボットのための階層的学習フレームワークRHINOを提案。人間の意図を推定する高レベルプランナと反応動作・物体操作を実行する低レベルコントローラで構成される。