Zhen Zhang
The Chinese University of Hong Kong
収録論文 14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
- RealSimLoop: 視覚フィードバックを用いた微分可能な低次元シミュレーションによるオンライン実機-シミュレーション適応sim2real2026/9/9
視覚データを物理フィードバックとして用い、微分可能な低次元ニューラルサブスペース内でシミュレーションを行うことで、オンラインでの実機-シミュレーション適応を準リアルタイムで実現するフレームワークを提案。
- CompCPZ: 言語誘導ロボット操作におけるマルチモーダル意図の保存マニピュレーション2026/8/18
ロボット操作において、指示の曖昧さ（例：「赤い皿か青い皿の近くにカップを置いて」）を単一の目標点に潰さず、多様な解空間を多面体で表現する手法を提案。
- モデルミスマッチ下での計画の認証：乏しいデータからの到達可能性に関する三難問題sim2real2026/8/3
シミュレーションから実機へのポリシーにおいて、観測データが少ない場合に固定制御シーケンスの安全性を事前認証する方法を提案し、モデル誤差の有界性を仮定した上で、到達可能集合を伝播させて安全でない領域を回避することを保証する。
- 確率的到達可能動作検証：セットベース学習による視覚運動ポリシーの検証検証/到達可能性2026/8/3
視覚エンコーダを固定し、下流ポリシーとの低次元インターフェースにセット伝播を限定することで、視覚運動ポリシーの到達可能性解析を効率化し、セットベース学習で動作偏差を直接最適化して確率的到達可能半径を縮小する手法を提案。
- FingerViP: 指先視覚知覚による実世界器用操作の学習器用操作2026/4/1
指先に小型カメラを搭載したモジュールを多指ハンドの各指に取り付け、第三視点カメラと多視点指先視覚を組み合わせた拡散ベースの全身ビジュモータポリシーを提案し、実世界の複雑な操作タスクを実証した。
- 非構造環境における自己教師あり経路計画：大域的誘導と微分可能なハード制約射影による手法経路計画2026/1/1
手動ラベルなしで密な教師信号を与える大域的誘導人工ポテンシャル場と、ネットワーク出力を実行可能領域へ射影する微分可能な制約層を組み合わせ、組み込み機器上でリアルタイムに安全な経路計画を行う自己教師あり学習フレームワークを提案した。
- RuN: 自然なヒューマノイド歩行のための残差ポリシー歩行2025/9/1
事前学習済みの動作生成器と残差強化学習を組み合わせ、歩行から走行まで滑らかに遷移する自然なヒューマノイド移動を実現した。
- 四脚ロボットの全身マニピュレーションと移動を統合する効率的な方策学習マニピュレーション2025/7/1
マニピュレータの運動学モデルを強化学習に組み込み、四脚ロボットの全身移動・操作を統合した方策を効率的に学習する手法を提案し、実機で有効性を示した。
- LITE: 学習統合型トポロジカル探索による多階層屋内環境の探査探索2025/7/1
YOLO11による階層・階段のトポロジー構築と注意機構ベースの2D探索方策を組み合わせ、多階層屋内を効率的に探索するフレームワークを提案。
- APEX: 物理ベースのタスク計画でLLMにリアルタイムな先見性を与えるフレームワークタスク計画2025/5/1
LLMに物理シミュレーションに基づく予測能力を組み込み、動的な物体相互作用を考慮したリアルタイムタスク計画を可能にするAPEXを提案。物理推論・テトリス・動的障害物回避の3ベンチマークで既存手法を大幅に上回る。
- 3D占有表現と学習ベース予測制御による弾塑性物体の操作マニピュレーション2025/5/1
3D占有表現と学習したダイナミクスモデル、予測制御を組み合わせ、弾塑性物体を目標形状に成形するフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で検証した。
- DOFS: 全空間情報を備えた実世界3D変形物体データセットと動力学モデル学習変形物体操作2024/10/1
透明な操作面を用いた低コストなデータ収集システムで、弾塑性物体の上面・側面・底面を含む全空間情報を備えた3D変形物体データセットを構築し、動力学モデル学習を実証した。
- Interactive Navigation in Environments with Traversable Obstacles Using Large Language and Vision-Language Models2023/10/1
- CL-MAPF: Multi-Agent Path Finding for Car-Like Robots with Kinematic and Spatiotemporal Constraints2020/11/1