Yuxuan Kuang
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーションロコマニピュレーションsim2realナビゲーション
※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
- Dex4D: タスク非依存の点追跡ポリシーによるSim-to-Real巧みな操作マニピュレーション2026/2/1
シミュレーションでタスク非依存の3D点追跡ポリシーを学習し、実世界の多様な巧みな操作タスクにゼロショット転移するフレームワークを提案。
- SkillBlender：スキルブレンドによる汎用人型ロコマニピュレーションロコマニピュレーション2025/6/1
目標条件付きの汎用プリミティブスキルを事前学習し、それらを動的にブレンドすることで、タスク固有の報酬設計を最小限に抑えつつ多様な人型ロコマニピュレーションを実現する階層型強化学習フレームワークを提案。
- RoboVerse：スケーラブルで汎化可能なロボット学習のための統合プラットフォーム・データセット・ベンチマークsim2real2025/4/1
複数のシミュレータとロボット形態に対応する統合シミュレーション基盤MetaSimと、高品質な合成データセット、模倣学習・強化学習の統一ベンチマークを提供するフレームワークを提案。
- A0: 汎用ロボットマニピュレーションのためのアフォーダンス認識階層モデルマニピュレーション2025/4/1
物体との接触点と接触後軌道を予測するアフォーダンス表現を用い、高レベルな空間理解と低レベル行動実行を階層的に分けた拡散モデルを提案。複数ロボットで汎用性と実世界性能を示した。
- FetchBot: ゼロショットSim2Realによる散らかったシーンでの汎化可能な物体把持sim2real2025/2/1
100万シーンの合成データと50万のデモを用い、RGBから深度を予測して遮蔽物を考慮した行動生成を行うSim2Realフレームワーク。実環境の散らかった場面で平均89.95%の成功率を達成した。
- RAM: 検索ベースのアフォーダンス転移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2024/7/1
ロボット・人間・カスタムデータからアフォーダンス記憶を構築し、言語指示に応じて類似デモを検索して2Dアフォーダンスを3D実行可能な形に転移することで、未知の物体・環境・身体でもゼロショットで操作を実現するフレームワーク。
- OpenFMNav: 視覚言語基盤モデルによるオープンセットゼロショット物体ナビゲーションナビゲーション2024/2/1
大規模言語モデルと視覚言語モデルを活用し、自由形式の指示から未知の物体を探索するゼロショット物体ナビゲーション手法を提案。HM3Dベンチマークで既存手法を上回る性能を達成。
- STOPNet: Multiview-based 6-DoF Suction Detection for Transparent Objects on Production Lines2023/10/1