Yuzhen Chen

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

• WCM: 汎用ヒューマンロボットインタラクションのための世界認知モデル
  ヒューマンロボットインタラクション2026/7/1

  ロボットが物理タスクでユーザーと対話的に協調できるよう、知覚・推論・制御・記憶を分離したSLAKアーキテクチャと非同期ランタイムを備えた人間中心の具現化エージェントWCMを提案。ユーザーが対話で教示でき、教示からCoT監督を生成してモデルを継続改善する。

• GEM-4D: ロボット操作のための幾何学強化ビデオワールドモデル
  VLA2026/5/1

  ビデオ生成モデルに4次元対応関係の教師信号を注入し、外観と幾何構造を同時に学習させることで、物理的に一貫した未来予測とロボット操作への直接適用を可能にした。

• SLIM-VDB: リアルタイム3D確率的セマンティックマッピングフレームワーク
  セマンティックマッピング2025/12/1

  OpenVDBデータ構造とベイズ更新を統合し、閉集合・開集合の両方のセマンティックラベルを扱える軽量な3Dセマンティックマッピングシステムを提案。メモリと統合時間を大幅に削減しつつ、同等のマッピング精度を実現した。

• DEFT: 分岐ケーブルをリアルタイムにモデル化する微分可能な離散弾性ロッド
  変形可能物体マニピュレーション2025/2/1

  分岐した柔軟ケーブル(BDLO)の動力学を、微分可能な物理ベースモデルと学習を組み合わせて高精度かつリアルタイムに予測し、ロボットによる把持・操作計画を可能にするフレームワークを提案。

• 変形可能な線状物体のリアルタイムモデリングのための微分可能な離散弾性ロッド
  変形可能物体モデリング2024/6/1

  ロープやケーブルのような変形可能な線状物体を、微分可能な物理モデルと学習を組み合わせてリアルタイムかつ高精度にモデリングするフレームワークDEFORMを提案した。

• 触れて初めてわかる：意味と物性のマルチモーダルベイズ推論
  触覚2024/2/1

  視覚と触覚の計測から物体の意味カテゴリと摩擦・重さなどの物理特性を同時に確率的に推定し、追加学習なしでベイズ更新できる手法を提案した。