Xinyu Zhan
Shanghai AI Laboratory
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
- InternW0: 効率的な実世界インタラクションのための基盤的物理世界モデル世界モデル2026/9/23
上海AI Labが、視覚予測とロボット制御を非対称なvideo-actionアーキテクチャで統合した物理世界モデルInternW0を提案。約7,200時間のデータで学習し、化学合成やピペッティングなどの実世界タスクで評価した。
- Skel-WAM: 人間からロボットへの操作スキル転移を実現する手骨格条件付きワールドアクションモデル模倣学習/人間からロボットへの転移2026/9/18
人間とロボットの手の骨格を共通インターフェースとして用い、人間の動画とロボットの実演を統合学習することで、実機の双腕操作タスクの成功率を大幅に向上させた研究。
- ChronoFlow-Policy: 視覚運動ポリシー学習における過去・現在・未来の相互作用フローの統合VLA2026/6/1
物体とグリッパーの3Dキーポイントを用いて過去・現在・未来の相互作用ダイナミクスを統一的に表現するChronoFlowを導入し、これを拡散ベースの視覚運動ポリシーと共学習させることで、長期的・非マルコフ的操作タスクでの性能を向上させた。
- LIDEA: 暗黙的特徴蒸留と明示的幾何学的整合による人間からロボットへの模倣学習模倣学習2026/4/1
人間のデモ動画を利用してロボットの模倣学習を効率化するため、2D特徴蒸留と3D幾何学的整合を組み合わせたフレームワークLIDEAを提案した。
- LaMP: 3Dシーンフローを潜在運動事前分布として用いる視覚-言語-行動ポリシーの学習VLA2026/3/1
3Dシーンフローを潜在的な運動事前分布として組み込んだ二重エキスパート型VLAフレームワークを提案し、LIBEROや実機実験で従来手法を上回る成功率とOOD頑健性を達成した。
- AirExo-2：低コスト外骨格による汎化可能なロボット模倣学習のスケールアップ模倣学習2025/3/1
低コストの外骨格システムAirExo-2で実世界の大規模デモンストレーションデータを収集し、それを擬似ロボットデータに変換して、3D空間と2D意味論を融合する模倣学習ポリシーRISE-2を訓練した。
- Dense Policy：双方向自己回帰による行動学習マニピュレーション2025/3/1
軽量なエンコーダのみのアーキテクチャで行動系列を粗から細へと対数的な推論時間で展開する、双方向自己回帰型のロボットマニピュレーション方策を提案。
- 行動の前に動作を：物体運動をマニピュレーション条件として拡散する手法マニピュレーション2024/11/1
観測から物体の将来の姿勢系列を予測し、それを条件としてロボットの行動系列を拡散生成するプラグアンドプレイ型モジュールMBAを提案し、模擬・実環境で既存方策の性能を大幅に向上させた。