Zeyang Liu
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション3Dアフォーダンス検出歩行
※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
- OASIS: SE(3)軌道予測による観測・行動空間の整合を利用したロボット操作マニピュレーション2026/5/1
視覚・言語・行動モデルの中間表現を行動空間の剛体幾何に合わせるため、SE(3)軌道予測を導入したポリシーを提案し、シミュレーションと実機で成功率と汎化性能を向上させた。
- VoxAfford: オープンボキャブラリ3Dアフォーダンス検出のためのマルチスケールボクセルトークン融合3Dアフォーダンス検出2026/5/1
3D点群上のオープンボキャブラリアフォーダンス検出において、MLLMの出力トークンに事前学習済み3D VQVAEのマルチスケール幾何特徴を融合する手法を提案し、mIoUを約8%向上させた。
- AffordSim: アフォーダンス認識ロボット操作のためのスケーラブルなデータ生成器とベンチマークマニピュレーション2026/4/1
自然言語のタスク記述から3Dアフォーダンス予測を統合し、タスク関連シーンと軌道を自動生成するデータ生成器とベンチマークを提案。手動注釈なしで高成功率を達成し、実ロボットへのゼロショット転送も実証。
- MoEベースの頑健な四脚歩行におけるsim-to-real予測可能性の信頼性向上歩行2026/2/1
複数の専門家をゲートで切り替えるMoE歩行ポリシーと、sim-to-real転移性を予測評価するRoboGaugeを提案し、Unitree Go2で雪・砂・階段などの未見地形を安定歩行できることを示した。
- DexDiff: 制約のない環境で掴めない物体を外的手先で操作するマニピュレーション2024/9/1
VLMによる高レベル計画と目標条件付き拡散モデルを組み合わせ、壁や机の端を利用して本や鍋のような掴みにくい物体を掴む外的手先操作を実現した。