Xuxin Cheng
収録論文 23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
- 人間とロボットの共同操縦によるデータ効率的な模倣学習模倣学習2026/4/1
限られたデモデータでロボットの模倣学習を行う際、人間の介入を効率的に取り入れるフレームワークを提案し、少ないデモで高い性能を達成した。
- HMC：接触の多い移動操作のための異種メタ制御の学習移動操作2025/11/1
位置・インピーダンス・力制御をトルク空間で統合する枠組みを提案し、実機ヒューマノイドで接触を伴う拭き掃除や引き出し開けの成功率を大幅に改善した。
- In-N-On: 野生データとタスク特化データで自己中心視マニピュレーションをスケールアップマニピュレーション2025/11/1
自己中心視データを「野生のデータ」と「タスク特化データ」に分類し、1000時間超の多様なデータで言語条件付きフローマッチング方策Human0を学習。人間とヒューマノイドのギャップを埋め、指示追従や少数ショット学習、ロバスト性向上を実現した。
- ACE-F: 力覚フィードバックを備えた異形態間対応の折りたたみ式巧みな遠隔操作システム遠隔操作2025/11/1
折りたたみ可能な遠隔操作システムACE-Fを提案し、逆運動学と人間-ロボットインターフェースで精密な操作を実現、エンドエフェクタの位置偏差を仮想力として力覚フィードバックを異形態ロボットに汎化した。
- ManiFlow：一貫性フロー学習による汎用ロボットマニピュレーションポリシーマニピュレーション2025/9/1
視覚・言語・固有感覚入力を条件に、一貫性フロー学習で1〜2ステップの高精度なロボット動作生成を実現する汎用模倣学習ポリシーを提案。
- EgoVLA：自己中心視点の人間動画から視覚-言語-行動モデルを学習VLA2025/7/1
一人称視点の人間動画でVLAモデルを訓練し、逆運動学とリターゲティングで人間の手の動きをロボット動作に変換、少数のロボット実演で微調整してロボットポリシーを獲得する手法を提案。
- GMT: ヒューマノイド全身制御のための汎用動作追従全身制御2025/6/1
多様な全身動作を実世界で追従できるよう、適応的サンプリングと動作Mixture-of-Expertsを組み合わせた単一の汎用方策を学習するフレームワークを提案。
- AMO: 超柔軟ヒューマノイド全身制御のための適応運動最適化全身制御2025/5/1
シミュレーションから実機への強化学習と軌道最適化を統合し、29自由度のヒューマノイドでリアルタイム全身制御を実現した研究。
- ヒューマノイド方策～ヒューマン方策VLA2025/3/1
一人称視点の人間の操作データをヒューマノイドロボットの学習に活用するため、人間とロボットの状態行動空間を統合したHuman Action Transformer (HAT)を提案し、汎化性能とロバスト性を向上させた。
- Mobile-TeleVision: 予測的動作プライアによるヒューマノイド全身制御全身制御2024/12/1
上半身の精密操作をIKと動作リターゲティングで、下半身の歩行を強化学習で分離制御し、CVAEによる予測的動作プライアで両者を統合したヒューマノイド遠隔操作手法を提案。
- ExBody2: 高度で表現豊かなヒューマノイド全身制御全身制御2024/12/1
人間のモーションキャプチャとシミュレーションデータで全身追従制御器を学習し、実機に転移することで、ヒューマノイドが歩行・しゃがみ・ダンスなどの表現豊かな動きを安定して行えるようにした研究。
- お手伝いわんちゃんボット：脚式ロボットと視覚言語モデルによるオープンワールド物体取得マニピュレーション2024/10/1
四足歩行ロボットにグリッパと視覚言語モデルを組み合わせ、未知の屋内環境で指示に従って物を取ってくるシステムを実現した。
- ACE：低コストな器用テレオペレーションのためのクロスプラットフォーム視覚外骨格システムテレオペレーション2024/8/1
手の3D姿勢をカメラと外骨格で捉え、人型ハンドやグリッパなど多様なロボットに汎用できる低コストなテレオペレーションシステムを開発した。
- Open-TeleVision: 没入型アクティブ視覚フィードバックによる遠隔操作遠隔操作2024/7/1
操作者がロボットの周囲を立体的に知覚し、腕と手の動きがロボットに反映される没入型遠隔操作システムを提案し、2種類のヒューマノイドで模倣学習データを収集して実世界で検証した。
- WeightedPose: 重み付きSVDによる汎化可能なクロス姿勢推定マニピュレーション2024/5/1
物体間の3D幾何学的関係を重み付きSVDで学習し、関節物体や独立物体の姿勢関係を推定することで、ロボットの複雑なマニピュレーションを可能にする手法を提案。
- 脚式ロコマニピュレーションのための視覚的全身体制御ロコマニピュレーション2024/3/1
脚とアームを同時に制御する全身体制御を視覚入力のみで行う階層型フレームワークを提案し、シミュレーションで訓練して実機に転移、多様な物体の把持を実現した。
- Expressive Whole-Body Control for Humanoid Robots2024/2/1
- Extreme Parkour with Legged Robots2023/9/1
- Legs as Manipulator: Pushing Quadrupedal Agility Beyond Locomotion2023/3/1
- Deep Whole-Body Control: Learning a Unified Policy for Manipulation and Locomotion2022/10/1
- Reinforcement Learning for Robust Parameterized Locomotion Control of Bipedal Robots2021/3/1
- Automated Lane Change Strategy using Proximal Policy Optimization-based Deep Reinforcement Learning2020/2/1
- Driving Decision and Control for Autonomous Lane Change based on Deep Reinforcement Learning2019/4/1