Xuezhou Zhu

収録論文 4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

• 人間の実演からの視覚・触覚・行動の統合モデリングによる巧みなマニピュレーション
  マニピュレーション2026/9/28

  人間の触覚データを活用し、視覚・触覚・行動を統合的に学習するモデルを構築して、巧みなロボットマニピュレーションの性能を向上させた。

• TacBPM: 触覚条件付き行動事前モデルによる巧みな再配向
  マニピュレーション2026/9/16

  触覚と固有感覚の履歴を条件とする潜在行動事前モデルを学習し、残差潜在行動で下流方策を効率的に訓練することで、多様な物体の巧みな手内再配向と把持・運搬タスクを実現した。

• Tacmap: 幾何学的に一貫した貫入深さマップによる触覚のsim-to-realギャップの橋渡し
  触覚2026/2/1

  体積的な貫入深さに基づく高忠実・高効率な触覚シミュレーションを提案し、シミュレーションと実世界を共通の変形マップ表現で統合することで触覚のsim-to-realギャップを低減、実機へのゼロショット転移を実現した。

• 空間的に固定された触覚認識による堅牢な巧みな操作
  触覚2025/10/1

  触覚信号を手の運動学的座標系に固定して扱うことで、物体モデルや姿勢推定なしにサブミリ精度の巧みな操作を可能にする方策フレームワークSaTAを提案した。