Xinzhe Liu
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
- PCHC: 多目的強化学習による嗜好条件付きヒューマノイド制御の実現ヒューマノイド制御2026/3/1
複数の競合する目的（速度とエネルギー消費など）をバランスするヒューマノイド制御のため、単一のポリシーで嗜好ベクトルに応じて多様な行動を生成できる多目的強化学習フレームワークを提案した。
- InterReal: 人間と物体のインタラクションスキル学習のための統一物理ベース模倣フレームワーク模倣学習/ヒューマノイド2026/3/1
ヒューマノイドロボットが人間と物体のインタラクション動作を模倣学習するための統一フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
- HUSKY: 物理を考慮した全身制御によるヒューマノイド・スケートボードシステム全身制御2026/2/1
ヒューマノイドがスケートボード上で安定して動的に操縦するため、ボードとトラックの連成をモデル化し、AMPと物理誘導型のリーン・トゥ・ステア戦略を組み合わせた全身制御フレームワークを提案した。
- ヒューマノイドロボットのサッカースキル学習：段階的知覚-行動フレームワークsim2real2026/2/1
サッカースキル獲得を運動スキル獲得・知覚行動統合・sim-to-real転移の3段階に分解し、Unitree G1で多様な条件下でのキックを実現した研究。
- マルチ行動蒸留と強化学習ファインチューニングによる適応型ヒューマノイド制御歩行2025/11/1
複数の運動スキルを蒸留して基本制御器を作り、強化学習で微調整することで、様々な地形で適応的に動けるヒューマノイド制御を実現した。
- KungfuBot：物理ベースのヒューマノイド全身制御による高ダイナミック技能の学習ヒューマノイド全身制御2025/6/1
人間のカンフーやダンスのような高速・高ダイナミックな動作を、物理制約を考慮した動作処理と適応的な追従カリキュラムでヒューマノイドに模倣させる全身制御フレームワークを提案し、Unitree G1で実機検証した。
- MoRE: 複雑地形におけるヒューマノイドの人間らしい歩容学習のための残差エキスパート混合歩行2025/6/1
複数の潜在残差エキスパートとマルチ識別器を組み合わせた強化学習により、深度カメラを用いて複雑地形を人間らしい歩容で移動し、歩容パターンを切り替えられるヒューマノイド制御を実現した。
- 上半身と下半身の敵対的学習によるヒューマノイドの全身運動制御歩行2025/4/1
上半身と下半身のポリシーを敵対的に学習させ、歩行と動作模倣を両立する全身制御フレームワークALMIを提案し、実機ヒューマノイドで検証した。
- クラウド上でSLAMアルゴリズムを大規模ベンチマークする「SLAM Hive」SLAM2024/6/1
コンテナ技術とクラウドを活用し、数千回のマッピング実行でSLAMアルゴリズムを効率的に比較評価できるオープンソースのベンチマークスイートを提案・実装した。