Yunchu Zhang
収録論文 10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
- SwapBot：交換式エンドエフェクタと触覚センシングによる道具中心のロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/10/29
家庭用道具を低コストアダプタでロボットのエンドエフェクタに変換し、触覚センサ付きで自律交換と模倣学習による道具使用タスクを実現した研究。
- 非専門家データを活用したオフライン強化学習による模倣学習のロバスト化模倣学習/オフライン強化学習2025/10/1
非専門家データ（プレイデータや不完全なデモ）をオフライン強化学習で活用し、模倣学習ポリシーの回復性と汎化性能を高める手法を提案。
- 拡散ポリシーを潜在空間強化学習で操縦するVLA2025/6/1
拡散ポリシーの潜在ノイズ空間に強化学習を適用し、実世界で効率的に自律適応させる手法DSRLを提案。
- ATK: タスク駆動型キーポイント自動選択によるロバストな方策学習模倣学習2025/6/1
タスクに応じて画像中の2Dキーポイントを自動選択し、それを用いて模倣学習を行うことで、sim-to-real転移や実世界タスクにおけるロバストな方策を実現する手法を提案。
- DROID: 大規模実環境ロボットマニピュレーションデータセットマニピュレーション2024/3/1
北米・アジア・欧州の50名が12ヶ月かけて564シーン・84タスクで収集した76k軌道・350時間のロボット操作データセットを構築し、学習ポリシーの性能と汎化性能が向上することを示した。
- Open X-Embodiment: ロボット学習データセットとRT-XモデルVLA2023/10/1
21機関・22種のロボットからなる大規模データセットを構築し、異なるロボットやタスクに適応できる汎用ロボット方策RT-Xを学習した研究。
- CCIL: 連続性に基づくデータ拡張による修正模倣学習模倣学習2023/10/1
専門家データから局所連続性を利用した動力学モデルを構築し、修正ラベルを生成して模倣学習のロバスト性を高める手法を提案。
- エネルギーベースモデルによる構成的シーン再配置のゼロショットプランナーマニピュレーション2023/4/1
言語指示を物体間の相対配置に対するエネルギー関数として表現し、その勾配降下で目標配置を生成することで、未学習の空間概念の組み合わせや長い指示にもゼロショットで対応するシーン再配置フレームワークを提案した。
- 強化学習によるチェリーピッキング：不安定条件下でのロバストな動的把握マニピュレーション2023/3/1
箸を使った細かい操作を強化学習で実現し、空中で揺れる小さな物体をほぼ100%の成功率で把持するシステムCherryBotを開発した。
- 点群からの時空間抽象化による変形物体操作の計画変形物体操作2022/10/1
点群を潜在ベクトルに変換し、スキル系列を計画することで、包丁やローラーなど複数の道具を使う変形物体操作を実世界で実現した。