Zhiming Xu

収録論文 2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

• 動力学は教えられるものではなく学習されるもの：潜在動力学幾何の半教師あり発見によるゼロショット方針適応
  強化学習/適応2026/6/1

  ロボット強化学習において、環境の動力学変化に頑健に適応するため、物理パラメータを明示せずに相互作用の結果から潜在空間の幾何構造を学習する手法を提案し、MuJoCoベンチマークで既存手法を上回る性能を示した。

• KinematicRL: 運動学的実現可能性を備えた社会的ナビゲーションのためのシミュレーションから実世界への強化学習フレームワーク
  ナビゲーション2026/6/1

  この論文は、社会的ナビゲーションのための強化学習フレームワークを提案し、高次制御入力と2D LiDARのみを用いた人間追跡により、シミュレーションと実世界のギャップを低減して動的に実現可能なナビゲーションポリシーを生成する。