Zeyuan Zhao

収録論文 5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

• エージェント視点で基盤モデルの道徳的意思決定を評価するマルチモーダルベンチマークABHBench
  エージェント評価2026/11/6

  ゲーム『Detroit: Become Human』を用い、基盤モデル自身が一人称のエージェントとして道徳的ジレンマで意思決定する様子を評価するマルチモーダルベンチマークを提案し、12モデルの行動が状況依存で大きく変化することを示した。

• 人協調倉庫における混雑考慮型オンライン多エージェント集配アルゴリズムCARVS
  マルチエージェント計画2026/10/17

  人間と協働する倉庫での多エージェント集配問題(MAPDwHC)を定式化し、タスク交換や検証・ランダム初期化を組み込んで混雑を抑えリアルタイム応答性を高めるCARVSアルゴリズムを提案した論文。

• TacBPM: 触覚条件付き行動事前モデルによる巧みな再配向
  マニピュレーション2026/9/16

  触覚と固有感覚の履歴を条件とする潜在行動事前モデルを学習し、残差潜在行動で下流方策を効率的に訓練することで、多様な物体の巧みな手内再配向と把持・運搬タスクを実現した。

• WM-Craftnet: 汎用かつ堅牢な器用な手内操作のための世界共感覚モデル
  マニピュレーション2026/9/7

  ノイズの多い観測から物体の状態を推定し、頑健な手内操作を実現するため、世界モデルをタスクコンテキストとして活用するフレームワークを提案した。

• 倉庫におけるマルチエージェントピックアップ・アンド・デリバリのためのシーケンスパスファインダー
  マルチエージェント2025/9/1

  MAPDを系列モデリング問題として定式化し、Transformerを用いたSeParを提案。暗黙的な情報交換により意思決定を線形化し、倉庫環境での性能を向上させた。