Zhenhao Huang

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

• Real-IKEA: 物理的忠実性は堅牢な操作の前提条件である
  操作/sim2real2026/6/1

  実世界の抵抗を模した高忠実度の物理シミュレーションとデータセットReal-IKEAを構築し、RLポリシーが摩擦に頼らない頑健な操作戦略を獲得できることを示した論文。

• 推論時シミュレータ・インザ・ループ精緻化による堅牢な布操作の実現
  布操作2026/6/1

  単一RGB画像からの実世界布操作を、シミュレータを推論時に用いて軌道を精緻化する手法で実現し、成功率と堅牢性を向上させた。

• RARM: 操作学習における信頼度ゲート付き進捗報酬モデリング
  操作学習/報酬設計2026/6/1

  単一の成功デモ動画を参照し、ロボット操作の強化学習向けに信頼できる進捗報酬を生成する軽量な視覚比較モデルを提案した。

• FLASH: GPU高速シミュレーションによる数分での高忠実度変形物操作の高速学習
  シミュレーション/変形物操作2026/4/1

  GPUネイティブな変形物操作シミュレーションフレームワークFLASHを提案し、数分の合成データ学習で実ロボットのタオル折りや衣類折りをゼロショットで成功させた。

• 少数ショット実世界データから剛体接触を学習する微分可能シミュレータ
  sim2real2026/3/1

  少量の実世界データで解析的シミュレータを校正し、メッシュベースGNNで剛体接触の順動力学を微分可能に学習するreal-to-sim手法を提案。