Xiyan Huang

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

• 接触の多い模倣学習に効く触覚手がかりはどれか：実機ロボットによる統制実験
  触覚2026/11/4

  視覚触覚センサから得られる接触外観・形状・接線変形の各手がかりを実機ロボットで比較し、マーカーフローが最も有効で、手がかりごとに適した処理が必要だと示した研究。

• ワールドモデリングはどこへ向かうのか？
  世界モデル2026/8/1

  エージェントの継続的改善のための世界モデルの概念を、物理状態遷移からエージェント中心の情報遷移へと拡張し、6つのプロキシ形式と3つの活用レベルを提案する。

• Real2Sim2Real触覚ポリシー学習によるブラインド器用把持
  触覚/把持/sim2real2026/6/1

  実ロボットの触覚データをシミュレータに転写し、触覚のみで多指ハンドのブラインド把持を学習・実機展開する手法を提案。

• ETac: 巧みな操作学習のための軽量かつ効率的な触覚シミュレーションフレームワーク
  触覚/シミュレーション/操作2026/4/1

  高忠実度かつ高速な触覚シミュレーションを実現するフレームワークETacを提案し、大規模並列環境での強化学習によるブラインド把持ポリシーの訓練を可能にした。

• TwinTac：広範囲・高感度な触覚センサと実機-シミュレーション間のデジタルツインモデル
  触覚2025/9/1

  高感度・広測定範囲の触覚センサを開発し、実機データと有限要素解析を組み合わせてシミュレーションから実機応答を再現するデジタルツインモデルを構築。物体分類タスクでシミュレーションデータによる実データ拡張が精度向上に有効であることを示した。