Xun Cao
Nanjing University
収録論文 7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
- BeyondRetarget: 単眼動画から直接ヒューマノイド動作を学習sim2real2026/9/24
人間の動作表現を介さず、単眼RGB動画から直接ヒューマノイドロボットの動作を生成するエンドツーエンドフレームワークを提案し、接触を考慮した最適化で実行成功率と精度を向上させた。
- EMoG: 感情変調による表現豊かなヒューマノイド歩行生成歩行2026/9/13
感情スタイルコードと物理コマンドから軽量MLPで歩行軌道をリアルタイム生成し、強化学習で追従させることで、指示追従性を保ちつつ感情表現を可能にするヒューマノイド歩行フレームワークを提案。
- C2Dex: 単眼ビデオからの接触整合的な器用操作の再構築とリターゲティング器用操作2026/8/1
単眼ビデオから器用なロボット操作のデモを転送する際、接触の安定性と物理的妥当性を保つフレームワークC2Dexを提案。物体側の安定接触を共有表現として、軌道の再構築と異なる手の形態へのリターゲティングを改善し、シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
- PressMimic: 圧力誘導によるモーションキャプチャとヒューマノイドロボット模倣制御ヒューマノイド制御2026/6/1
ヒューマノイドの動作模倣において、圧力情報を認識と制御の両方に統合するフレームワークを提案し、RGBと圧力を融合したモーション推定と圧力監視型強化学習により、接触ダイナミクスを考慮した安定した模倣を実現した。
- 追跡を簡単に：ヒューマノイド全身制御のためのニューラルモーションリターゲティング全身制御/モーションリターゲティング2026/3/1
人間の動作データをヒューマノイドロボットに転写する際の非凸最適化問題を、運動分布の学習として再定式化し、VAEクラスタリングと強化学習によるデータ精製とCNN-Transformerによる非自己回帰的生成で関節跳躍や自己衝突を抑える手法NMRを提案。
- PEAfowl: 知覚強化型マルチビュー視覚-言語-行動モデルによる両腕マニピュレーションVLA2026/1/1
両腕ロボット操作のためのVLAモデル。トークンごとの深度分布予測と微分可能な3Dリフティングで視点間の幾何学的整合性を高め、Perceiver型のテキスト認識読み出しで指示の接地を改善。訓練時のみの深度蒸留でノイズの多い深度を補い、RoboTwin 2.0で成功率を23ポイント向上させた。
- 物理シミュレータと世界モデルによる身体性知能の学習：サーベイ身体性AI/サーベイ2025/7/1
物理シミュレータと世界モデルを組み合わせて身体性AIを学習する最近の研究を体系的にレビューし、両者の補完的な役割とsim-to-realの課題を整理したサーベイ。