Zhi Han
収録論文 11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
- 履歴行動軌跡からのスキル学習：世界行動モデルのための行動経験辞書VLA2026/9/30
過去の行動軌跡を共有埋め込みとして辞書化し、操作タスク間でスキルを再利用できるようにした世界行動モデルを提案。
- 離散拡散ブリッジによる時空間整合画像変換と生成画像生成2026/8/30
標準的な離散拡散の時空間的な不整合を解決するため、吸収状態をマスクとソースの混合にし、情報量に基づくノイズスケジュールを導入したフレームワークを提案。
- LEEVLA: 潜在環境進化における重要情報の認識による視覚言語行動モデルVLA2026/7/9
視覚言語行動モデルが動的環境でタスクに重要な視覚情報を強調し、潜在世界表現の構造的進化を保つための新しいアーキテクチャを提案。ドリフト誘導型動的優先化と構造的特徴フロー生成により、タスク認識の「どこで・どのように」学習を実現し、ベンチマークで優れた性能を示した。
- 動力学を考慮したメタ模倣学習による未知ロボット操作への汎化模倣学習/メタ学習/ロボット操作2026/7/1
メタ学習と動力学情報を統合した模倣学習フレームワークDAMIを提案し、未知タスクへの迅速な適応と汎化を実現した。
- T-800: 精密な手のジェスチャ追跡のための800Hzデータグローブ計測/データグローブ2026/3/1
高速な手の動きを捉えるため、800Hzで同期計測できるデータグローブシステムを開発し、人間の巧みな動きに含まれる高周波成分を明らかにした。
- 生涯にわたる言語条件付きロボット操作学習マニピュレーション2026/3/1
本論文では、ロボットが複数の操作スキルを継続的に学習しつつ、古いスキルの忘却を防ぐフレームワーク「SkillsCrafter」を提案する。
- 生涯学習型身体化ナビゲーション学習ナビゲーション2026/3/1
大規模言語モデルを用いた身体化ナビゲーションエージェントが、複数のタスクを連続的に学習しながらも過去の知識を保持できる生涯学習フレームワークUni-Walkerを提案した。
- SeqWalker: 階層的計画による逐次視野言語ナビゲーションVLA2026/1/1
長期的な多タスク指示を階層的計画で分割し、視覚観察に基づくサブ指示選択と探索検証で軌道誤りを修正する視野言語ナビゲーションモデルを提案。
- Vi-TacMan: 視覚と触覚による関節物体マニピュレーションマニピュレーション2025/10/1
視覚で粗い把持と方向を提案し、触覚コントローラで精密に実行することで、関節物体を運動学モデルなしで操作するフレームワークを提案。
- TacMan-Turbo: 関節物体操作のための先読み触覚制御による高ロバスト・高効率化マニピュレーション2025/8/1
触覚の接触ずれを局所的な運動学情報として解釈し、将来の最適動作を先読みして補正する関節物体マニピュレーション手法を提案。シミュレーション200物体と実機で成功率100%を維持しつつ、時間・動作効率・軌道平滑性を大幅改善した。
- B*: 固定ベースマニピュレータのための効率的かつ最適なベース配置マニピュレーション2025/4/1
固定ベースマニピュレータの最適なベース配置を求める最適化フレームワークB*を提案。データベース不要の二層階層アプローチで、サンプリング手法より5桁優れた最適性と高い成功率を実現した。