Zhixian Xie
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
シミュレーション拡散ポリシー/選好学習マニピュレーション物体追跡/物理認識報酬学習安全制約学習/MPC/人間フィードバック
※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
- ComFree-Sim: 接触リッチなロボティクスシミュレーションと制御のためのGPU並列解析的接触物理エンジンシミュレーション2026/3/1
相補性制約を避けた解析的接触モデルにより、接触インパルスを閉形式で計算し、GPUで並列化することで、高密度接触シーンでほぼ線形のスケーリングと高速化を実現する物理エンジンを提案した。実機の多指ハンドでのMPC制御にも応用している。
- RoDiF: 破損した人間フィードバックに頑健な拡散ポリシーの直接ファインチューニング拡散ポリシー/選好学習2026/2/1
拡散ポリシーのファインチューニングにDPOを適用する統一MDP定式化を提案し、人間の選好ラベルにノイズがあっても頑健に学習できるRoDiFを開発した。
- どこを触り、どう接触するか：幾何認識型sim-to-realマニピュレーションのための階層型RL-MPCフレームワークマニピュレーション2026/1/1
接触を伴う巧みな操作を「どこを触るか（幾何）」と「どう動かすか（接触力学）」に階層化し、高レベルRLが接触意図を予測、低レベル接触陰的MPCが接触モードを最適化する枠組みを提案。多様な形状の押し操作や回転・反転、環境支援型の再配置で、少ないデータ（エンドツーエンド比1/10）で高成功率とゼロショットsim-to-real転移を実現した。
- TwinTrack: 接触物理と視覚を融合した接触の多い場面での未知物体のリアルタイム追跡物体追跡/物理認識2025/5/1
接触の多い場面で未知の動的物体の6自由度姿勢をリアルタイム追跡するため、視覚と接触物理を統合したReal2SimとSim2Realを組み合わせた物理認識システムを提案し、20Hz以上で高精度な追跡を実現した。
- 言語モデル支援による二層プログラミングでインターネット動画から報酬を学習報酬学習2024/10/1
視覚言語モデルと大規模言語モデルを組み合わせた二層フレームワークにより、ロボットがYouTube動画などの専門家映像から直接報酬を学習できる手法を提案した。
- 人間の方向フィードバックによる安全なMPCアラインメント安全制約学習/MPC/人間フィードバック2024/7/1
人間のオンライン方向フィードバックから安全制約を学習し、MPCポリシーに組み込む初の手法を提案。学習成功時のフィードバック回数上限を保証し、実機ロボットで有効性を実証。