Yifan Zhu
Shanghai AI Laboratory
収録論文 11本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
世界モデルベンチマーク/地理的位置特定sim2real触覚マニピュレーション接触を考慮した軌道最適化
※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
- InternW0: 効率的な実世界インタラクションのための基盤的物理世界モデル世界モデル2026/9/23
上海AI Labが、視覚予測とロボット制御を非対称なvideo-actionアーキテクチャで統合した物理世界モデルInternW0を提案。約7,200時間のデータで学習し、化学合成やピペッティングなどの実世界タスクで評価した。
- ERGeoBench：マルチモーダル大規模言語モデルにおける身体化推論と地理的位置特定のための包括的ベンチマークベンチマーク/地理的位置特定2026/5/29
身体化された地理的位置特定能力を評価する新しいベンチマークERGeoBenchを提案し、現在のMLLMが高レベルの地理的意味は推論できるが、細かい知覚や空間的一貫性に課題があることを示した。
- 微分可能シミュレーションとレンダリングによるワンショット実機-to-シミュレーションsim2real2024/12/1
ロボットの1回の動作系列から、微分可能な物理シミュレータとレンダリングを組み合わせて、物体の形状・見た目・物理特性を同時に推定し、シミュレーションとレンダリングに使える世界モデルを学習する手法を提案。
- 触覚による未知物体の確率的接触ダイナミクス推定触覚2024/9/1
未知物体の接触ダイナミクスを、DeepSDFによる形状表現とパーティクルフィルタを組み合わせて推定し、能動的探索により30回未満の動作で高精度に同定する手法を提案。
- シミュレーション上の最大展開ギャップを用いたドメインシフト下での少数ショットすくい取りマニピュレーション2024/8/1
地球外天体でのサンプリングに向け、展開ギャップをシミュレートして訓練する深層カーネルGPとベイズ最適化により、未知地形で数回の試行から適応するすくい取り戦略を提案した。
- 接触を陽に扱う軌道最適化に対するSQP法の大域的収束性接触を考慮した軌道最適化2024/6/1
接触を含む複雑な系の軌道最適化(CITO)に対し、陰的な物理制約とペナルティ緩和を用いたSQP法が任意の初期解から大域的に収束することを証明した。
- Semantic Object-level Modeling for Robust Visual Camera Relocalization2024/2/1
- Learning and Autonomy for Extraterrestrial Terrain Sampling: An Experience Report from OWLAT Deployment2023/11/1
- Few-shot Adaptation for Manipulating Granular Materials Under Domain Shift2023/3/1
- Excavation Reinforcement Learning Using Geometric Representation2022/1/1
- Automated Heart and Lung Auscultation in Robotic Physical Examinations2022/1/1