Yuheng Zhou

収録論文 6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

• 目標特化型深度推定と適応モデル融合予測制御による水中視覚目標追跡
  水中ロボティクス/視覚サーボ/MPC2026/9/17

  AUVがステレオ画像から目標の深度を抽出し、カルマンフィルタで安定した3D相対状態を得て、ヨー制御と並進制御を分離した適応モデル融合MPCで目標を追跡する枠組みを提案した。

• DockAnywhere: 新規デモ生成による移動操作のためのデータ効率的視覚運動ポリシー学習
  移動操作2026/4/1

  移動操作ロボットのドッキング位置のずれによる視点一般化問題を解決するため、単一のデモを多様なドッキング構成に拡張する低コストなデモ生成フレームワークを提案した。

• AAAI 2026 RoCoチャレンジ：産業オートメーションに向けたロボット協調組立操作のベンチマーク
  協調操作/組立/ベンチマーク2026/3/1

  産業用ロボットの協調組立操作を評価するため、惑星歯車組立タスクを用いたシミュレーションと実世界のチャレンジを開催し、データセットと評価システムを提供した。

• UniManip: エージェント型操作グラフによる汎用ゼロショットロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2026/2/1

  意味推論と物理制御を二層のエージェント型操作グラフで統合し、未知の物体やタスクにもゼロショットで対応できる汎用マニピュレーション手法を提案。

• VLA-RL：スケーラブルな強化学習による汎用ロボットマニピュレーションの習得
  VLA2025/5/1

  事前学習済みVLAモデルをオンライン強化学習で改善し、スパース報酬をVLMベースの報酬モデルで補うことで、LIBEROの40タスクで最高性能を達成した。

• MoManipVLA：視覚言語行動モデルを汎用モバイルマニピュレーションへ転移
  VLA2025/3/1

  固定ベース操作用に事前学習されたVLAモデルを活用し、二段階最適化で台車移動とアーム軌道を計画することで、モバイルマニピュレーションをゼロショットで汎化させるフレームワークを提案。