Zeyu Shangguan
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
非把持操作/失敗予測VLA/操作sim2realVLAマニピュレーション
※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
- PREFAIL: ロボットの持ち上げ配置作業における失敗の前兆を特定し、タスク実行性能を向上させる非把持操作/失敗予測2026/7/1
非把持操作の持ち上げ配置作業で、対象物とキャリアの相対運動を分析して失敗の前兆を予測する手法を提案し、介入可能な最新時刻を定義したデータセットも導入した。シミュレーションと実世界で精度と即時性を向上させた。
- OFlow: 物体認識を組み込んだ時間的フローマッチングによる堅牢なロボット操作VLA/操作2026/4/1
ロボット操作のためのVLAモデルに、物体認識を組み込んだ時間的フローマッチングを導入し、将来予測と物体認識を統一した潜在空間で行うことで、分布シフト下での堅牢性を向上させた。
- SCOOP'D: Sim2Real生成ポリシーによる混合液固形物のすくい取り学習sim2real2025/10/1
OmniGibsonシミュレータで特権情報を用いたすくい取りデモを収集し、拡散モデルによる生成ポリシーで観測入力から模倣学習することで、実世界でのゼロショットすくい取りを実現した。
- あらゆる画像からのロボット学習sim2real2025/9/1
1枚の画像から物理シミュレーション可能なロボット環境を生成し、大規模な視覚運動デモンストレーションデータを自動収集するフレームワークRoLAを提案。
- ManipBench：視覚言語モデルの低レベルロボット操作能力を評価するベンチマークVLA2025/5/1
視覚言語モデルが物体間の相互作用や変形物体の操作をどれだけ理解できるかを評価する新しいベンチマークManipBenchを提案し、33モデルをテストした。
- 片手で複数物体を連続把持するSeqMultiGraspマニピュレーション2025/3/1
4本指のAllegro Handで、1つ目の物体を落とさずに2つ目の物体を連続して把持するシステムを提案。拡散モデルで把持姿勢を生成し、シミュレーションと実機で検証した。