Zhanxiang Cao
収録論文 16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
- P3: VAEベースロボット学習のための確率的方策伝播強化学習2026/7/1
VAEベースの方策とPPOの理論的不整合を指摘し、分布を考慮した最適化フレームワークP^3を提案。データ効率と収束速度を大幅に改善した。
- GeoAlign: セマンティクスを超えた状態誘導による空間的位置合わせをVLAモデルに導入VLA2026/6/1
VLAモデルにロボットの状態情報を利用した幾何学的特徴の位置合わせ機構を導入し、操作タスクの成功率を向上させた。
- PolyFlow: 制約埋め込みと射影不要更新による安全かつ効率的な多面体制約フローマッチング生成モデル/制約付き生成2026/6/1
フローベース生成モデルを安全重視の物理システムに適用するため、多面体制約を直接モデルに組み込み、射影不要の離散時間フローで厳密な制約充足を実現するフレームワークを提案した。
- ヒューマノイド知覚歩行のための地形符号化におけるグローバル・ローカル注意分解歩行2026/6/1
ヒューマノイドの強化学習歩行において、広域の地形把握と正確な足場選択を分離するため、粗密エンコーダと注意機構を組み合わせたGLADを提案し、実機で頑健な歩行を実現した。
- UniLab: GPU中心パラダイムを超えたロボット強化学習のためのヘテロジニアスアーキテクチャ強化学習/システムアーキテクチャ2026/5/1
CPUシミュレーションとGPU学習を分離したヘテロジニアスな強化学習システムUniLabを提案し、GPUシミュレーションに依存せずに3〜10倍の学習効率向上を実証した。
- GS-Playground: 視覚に基づくロボット学習のための高スループット写実的シミュレータシミュレーション2026/4/1
3Dガウススプラッティングと並列物理エンジンを統合した高速写実シミュレータを開発し、視覚ベースの強化学習を大規模に加速する。
- HierKick: 視覚誘導サッカーロボット制御のための階層的強化学習階層的強化学習2026/3/1
サッカーロボット制御のための二周波数階層型強化学習フレームワークを提案し、高レベル方策で戦術選択、低レベル制御で精密な関節動作を実現。シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
- HiWET: 長期的なヒューマノイド移動操作のための階層型ワールドフレームエンドエフェクタ追従移動操作2026/2/1
ヒューマノイドの移動操作をワールド座標系でのエンドエフェクタ追従問題として再定式化し、高レベル方策がサブゴールを生成、低レベル方策が安定性制約下で実行する階層型強化学習フレームワークを提案。運動学的マニフォールド事前分布により探索を効率化し、実機へのゼロショット転移も実証した。
- FocusNav: ウェイポイント誘導による空間選択的注意を用いたヒューマノイドのローカルナビゲーション歩行2026/1/1
ヒューマノイドロボットのローカルナビゲーションにおいて、ウェイポイント誘導の空間クロスアテンションと安定性に応じた選択的ゲーティングで知覚を適応制御し、動的環境での衝突回避と安定歩行を実現した。
- 対称性同変強化学習による協調的なヒューマノイドロボットの歩行制御歩行2025/8/1
ヒューマノイドロボットの強化学習に左右対称性を組み込み、アクターに同変性、クリティックに不変性を持たせることで、時空間的に協調した歩行を実現し速度追従精度を最大40%向上させた。
- 歩みを止めず：選択的敵対的訓練による頑健なヒューマノイド運動スキルの学習歩行2025/7/1
脆弱な状態と行動を選択的に攻撃する敵対的訓練手法を提案し、ヒューマノイドの長期運動・全身体制御の頑健性を向上させた。
- UniLegs: 形態非依存ポリシー蒸留による汎用多脚ロボット制御歩行2025/7/1
形態ごとの教師ポリシーをTransformer学生ポリシーに蒸留し、未知の脚構成を含む多様な多脚ロボットを制御する汎用コントローラを実現した。
- 適応型支援カリキュラム力によるヒューマノイドロボットの運動スキル学習歩行2025/6/1
乳幼児やアスリートが外部サポートを利用する仕組みに着想を得て、支援力エージェントが状態依存の力を加えながら徐々に支援を減らす二重エージェント強化学習手法A2CFを提案し、二足歩行・ダンス・バク宙の学習を高速化・高成功率化した。
- 脚式ロボットのための外乱認識型適応補償を備えたハイブリッド力・位置移動ポリシー歩行2025/6/1
強化学習による脚式ロボットの移動ポリシーにおいて、目標関節位置とフィードフォワードトルクを組み合わせた行動空間と、外乱推定に基づくトルク補償を導入し、ペイロード変化や外乱への適応性を向上させた。
- 静音歩行の実現：屋内環境における四足ロボットの騒音低減歩行2025/6/1
四足ロボットの歩行時に発生する騒音を、歩容設計と制御戦略の最適化により平均約8dBA低減する手法を提案した。
- 劣悪なデモンストレーションからのロボットスキル獲得のための確率的軌道最適化模倣学習2024/8/1
人間の好みを反映した形状だが動きが遅いなどの劣ったデモから、DTWと周波数領域の指標を用いて形状を保ちつつ動的性能を最適化するMSTOMPを提案し、実機で検証した。