Zecui Zeng
収録論文 11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
- Dream2Reward: 正のデモンストレーションからの遷移整合報酬モデルによるロボット操作マニピュレーション2026/8/19
成功デモから遷移レベルの潜在変位を予測し、観測された動作との整合性で密な報酬を生成する手法を提案。失敗アノテーション不要で報酬ハッキングを軽減し、実ロボット操作を含む下流性能を向上させる。
- HumanoidArena: 自己中心視点の階層的全身体学習のベンチマークヒューマノイド制御2026/6/1
ヒューマノイドロボットの階層的制御（高レベル方策と低レベル運動追跡器）の性能を評価する新しいシミュレーションベンチマークを提案し、脚部が重要な7つのタスクを設計して、方策と追跡器のインターフェースの実行可能性や頑健性を検証する。
- ニューロモルフィック強化学習による移動型ロボットフルフィルメントシステムの効率的経路探索経路探索2026/6/1
移動型ロボットフルフィルメントシステムの経路探索を、スパイクニューラルネットワークを用いたニューロモルフィックチップ上で実行する強化学習フレームワークを提案し、GPU比で約1万倍の省エネと約2倍の低遅延を実現した。
- 視覚と言語によるナビゲーションの限界は何か？ナビゲーション2026/5/1
シミュレーションから実世界への展開で性能が低下するVLNエージェントの問題を解決するため、ステレオ視覚と目標位置の事前知識を用いたStereoNavを提案し、少ないパラメータとデータで最先端の性能を達成した。
- AdaMorph: 身体性適応型Transformerによる統合モーションリターゲティングモーションリターゲティング2026/1/1
人間の動作を多様なロボット形態へ変換する際、単一モデルで対応できる統合的なニューラルリターゲティング手法を提案。身体性制約に応じて特徴を動的に調整し、12種の人型ロボットでゼロショット汎化を実証した。
- RoboBPP: 物理シミュレーションによるロボットオンライン箱詰めのベンチマークマニピュレーション2025/12/1
物理シミュレータ上で実スケールのロボットアームと箱を扱うオンライン箱詰めベンチマークを構築し、実産業データセットと安定性・安全性の新指標を導入した。
- 身体性を持つ思考の木：身体性世界モデルによる意図的なマニピュレーション計画マニピュレーション2025/12/1
物理ベースのデジタルツインを世界モデルとして用い、木探索とVLMによる失敗診断でロボットのマニピュレーション計画を立案するReal2Sim2Realフレームワークを提案。
- ViTaMIn-B: 信頼性と効率性を備えた視触覚両手操作インターフェース触覚2025/11/1
両手・接触の多い操作タスク向けに、柔軟フレームの視触覚センサDuoTactとMeta Questコントローラによる6DoF両手姿勢取得を組み合わせた、高品質な操作データを効率的に収集できるハンドヘルドシステムを提案した。
- 自己改善VLAのための反省ベースタスク適応VLA2025/10/1
VLMの因果推論で失敗から報酬を自動生成し強化学習を加速、成功軌道の模倣で報酬ハッキングを防ぐ二経路フレームワークを提案。
- DexSim2Real²: 関節物体の精密な巧みな操作のための明示的な世界モデルの構築マニピュレーション2024/9/1
未知の関節物体を能動的なインタラクションを通じてシミュレーション内にデジタルツインとしてモデル化し、サンプリングベースのモデル予測制御で精密な操作を実現するフレームワークを提案。
- 家庭内作業のための双腕移動ロボットマニピュレーションデータセットBRMDataマニピュレーション2024/5/1
家庭内タスク向けに、単腕・双腕・卓上・移動操作を含む10種類の多様なタスクを多視点・深度センサ付きで収集した双腕移動ロボット用データセットBRMDataと、操作の精度と効率を評価する新指標MESを提案した。