Zhengyou Zhang
収録論文 13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
- Hy-Embodied-VLM-1.0：効率的な物理世界エージェントVLA2026/7/14
物理世界で動作する組み込みエージェント向けの基盤モデルを提案し、行動中心の能力分類に基づくデータパイプラインと効率的なMoEアーキテクチャにより、38ベンチマークで優れた性能を達成した。
- RxBrain：言語と視覚の推論・想像を統合した身体化認知基盤モデルVLA2026/7/1
身体化認知のための基盤モデルRxBrainを提案。言語による計画構造と視覚による世界状態予測を統合し、単一の計画シーケンスで表現する。
- FlowPRO: フローマッチングVLAの報酬なし強化学習による微調整 - 近接化選好最適化を用いてVLA/強化学習2026/6/1
フローマッチング型VLAモデルを実ロボットに展開可能なポリシーへと微調整する、報酬なしのオフライン強化学習フレームワークFlowPROを提案。選好最適化に近接正則化を導入し、介入・ロールバックデータから高品質なポリシーを学習する。
- Hy-Embodied-0.5-VLA：視覚言語行動モデルから実世界ロボット学習スタックへVLA2026/6/1
データ収集からモデル設計、事前学習、微調整、強化学習、実機展開までを含むロボット学習の全スタックを備えたエンドツーエンドシステムを提案した論文。
- HY-Embodied-0.5: 実世界エージェントのための具現化基盤モデルVLA2026/4/8
実世界の具現化エージェント向けに設計された基盤モデル群を提案し、空間・時間的視覚知覚と推論能力を強化した。
- ProAct: 構造認識型能動応答のためのベンチマークとマルチモーダルフレームワークVLA2026/2/1
75タスク・91,581アノテーションからなる能動エージェント用ベンチマークProAct-75を構築し、タスクグラフとMLLMを活用したベースラインProAct-Helperを提案した。
- 実世界クラフトランナーにおける協調・競合チームプレイsim2real2026/2/1
シミュレーションと実機ロボットからなるシステムを構築し、マルチエージェント強化学習で協調・競合方策を効率的に学習させ、OODSIでsim2realギャップを軽減して実世界タスクを実現した。
- せん断増粘流体に着想を得た物理的人間-ロボットインタラクションのための制御器物理的人間-ロボットインタラクション2025/2/1
せん断増粘流体の固液相変化に着想を得て、人間との協調と衝撃への耐性を両立する制御器SFCを提案し、安定性解析と実機実験で有効性を示した。
- 不整地における車輪脚ロボットの全身インピーダンス協調制御車輪脚ロボット/全身制御2024/11/1
車輪脚ヒューマノイドロボットが複雑な地形に適応しつつ上半身の安定を保つため、可変減衰インピーダンス制御と全身制御最適化を組み合わせた二層制御フレームワークを提案し、水運びタスクで有効性を示した。
- Lifelike Agility and Play in Quadrupedal Robots using Reinforcement Learning and Generative Pre-trained Models2023/8/1
- Ground-Challenge: A Multi-sensor SLAM Dataset Focusing on Corner Cases for Ground Robots2023/7/1
- DA$^2$ Dataset: Toward Dexterity-Aware Dual-Arm Grasping2022/8/1
- Explainable Hierarchical Imitation Learning for Robotic Drink Pouring2021/5/1