Zhaoran Wang
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
データ生成シミュレーション基盤ビデオ生成RL4D生成/物理整合性VLA報酬学習安全制約学習/MPC/人間フィードバックナビゲーション
※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
- AnnotateAnything: ロボット操作のための3Dアセット自動アノテーションデータ生成2026/6/16
受動的な3Dアセットに、物体の意味・相互作用・物理的制約を考慮した操作ラベル（把持、接触、関節動作など）を自動付与するフレームワークを提案し、シミュレーションデータ収集の効率とタスク成功率を向上させた。
- MagicSim: 実行可能な身体化インタラクションのための統合基盤シミュレーション基盤2026/6/16
シミュレーションを制御・スキル・計画を結ぶ実行基盤として捉え、YAML定義から多様な実行可能な世界を構築し、コマンドをロボット動作に変換する統一パイプラインを提供する。
- CreFlow: スパース報酬の身体化ビデオ拡散強化学習のための修正リフロービデオ生成RL2026/5/14
ビデオ生成モデルを強化学習で微調整する際、線形時相論理に基づく報酬モデルと、報酬関連領域のみを更新する新しい枠組みを提案し、操作タスクの成功率を向上させた。
- Phys4D：動画拡散モデルから物理的に整合した4Dモデリング4D生成/物理整合性2026/3/1
動画拡散モデルを3段階の学習で物理的に整合した4D世界表現へと引き上げる手法を提案し、幾何・運動・長期物理整合性の評価指標も導入した。
- 後知恵プランナー：実体指示追従のための閉ループ少数ショットプランナーVLA2024/12/1
大規模言語モデルを用いた実体指示追従タスクにおいて、POMDPとして定式化し、適応モジュールと後知恵手法を組み合わせた閉ループプランナーを提案。少数ショット設定で従来の教師ありエージェントに匹敵または凌駕する性能を実現した。
- 言語モデル支援による二層プログラミングでインターネット動画から報酬を学習報酬学習2024/10/1
視覚言語モデルと大規模言語モデルを組み合わせた二層フレームワークにより、ロボットがYouTube動画などの専門家映像から直接報酬を学習できる手法を提案した。
- 人間の方向フィードバックによる安全なMPCアラインメント安全制約学習/MPC/人間フィードバック2024/7/1
人間のオンライン方向フィードバックから安全制約を学習し、MPCポリシーに組み込む初の手法を提案。学習成功時のフィードバック回数上限を保証し、実機ロボットで有効性を実証。
- LLMによる物体親和性転移で物体ゴールナビゲーションを進化させるナビゲーション2024/3/1
LLMから得た意味知識と学習ベースの物体親和性を動的に融合し、未知環境での物体ゴールナビゲーションの汎化性能を高めるフレームワークLOATを提案した。
- Pontryagin Differentiable Programming: An End-to-End Learning and Control Framework2019/12/1