Zheyu Zhuang

KTH Royal Institute of Technology

収録論文 10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

• フォーカスプーリングによる局所視覚特徴の集約と視覚運動ポリシーへの応用
  視覚運動ポリシー2026/9/8

  CNNの中間特徴から制御に重要な局所情報を選択的に集約するFocusPoolを提案し、シミュレーションと実機で成功率を大幅に向上させた。

• 行動から注意を学ぶ：ポリシー学習のための創発的視覚ボトルネック
  視覚的注意/ロボット学習2026/8/1

  行動教師信号のみから注目領域（ROI）を学習するSeekerを提案し、RGBクロップやマスク拡張、点群フィルタリングの空間インターフェースとして利用。実機で成功率を大幅に向上させた。

• 顕著性ガイドによる拡張を用いた行動クローニングの視覚領域ロバスト性向上
  行動クローニング/データ拡張2026/8/1

  視覚ベースの行動クローニングにおいて、タスク重要領域を保持しつつ非重要領域に積極的なデータ拡張を適用する顕著性ガイド拡張法RoboSaGAを提案し、シミュレーションと実環境で視覚領域シフトに対するロバスト性を向上させた。

• MirrorDuo: 鏡像デモペアによる反射整合的な視覚運動学習
  模倣学習2026/6/1

  鏡像関係にあるデモペアを自動生成し、データ数を実質2倍にする手法を提案。既存の模倣学習パイプラインに適用可能で、少ないデモで作業空間の鏡像側へのスキル転移を実現する。

• PALM: 知覚アライメントによる局所視覚運動ポリシーの汎化性向上
  模倣学習2026/1/1

  操作ポリシーを大域的な粗い部分と局所的な細かい部分に分け、局所レベルで視覚的注目と固有受容感覚表現を揃えることで、追加の入力やデータ収集なしに分布外環境への汎化性能を高めた研究。

• ロボット中心プーリングによる身体所有感を高めたEnd-to-End視覚運動方策学習
  VLA2024/11/1

  画像特徴をロボットの固有感覚状態と相関する領域に集約するRobot-centric Poolingを提案し、自己や周囲の類似物に頑健な視覚運動方策を実現した。

• 特徴抽出器か意思決定者か：視覚運動ポリシーにおける視覚エンコーダの役割を再考する
  VLA2024/9/1

  視覚運動ポリシーにおいて視覚エンコーダが単なる特徴抽出器ではなく意思決定にも寄与していることを実験的に示し、OOD事前学習モデルの性能低下を明らかにした研究。

• End-to-end Multi-Instance Robotic Reaching from Monocular Vision
  2024/1/1
• GoferBot: A Visual Guided Human-Robot Collaborative Assembly System
  2023/4/1
• LyRN (Lyapunov Reaching Network): A Real-Time Closed Loop approach from Monocular Vision
  2020/5/1