Zhixing Chen

収録論文 7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

• 一度試せば最適化：クロスエピソード探索償却のための冗長性除去手順メモリ
  マニピュレーション2026/7/1

  隠れた内部状態を持つ物体の操作において、一度解いたインスタンスを再び遭遇した際に再探索せず、物体の特徴に基づいて手順を記憶し再利用するフレームワークを提案。

• ビデオが誤読するとき：探索的操作トレースQAのための読み取りヒューリスティックの閉ループ蒸留
  操作/ロボット学習2026/6/7

  探索的操作の失敗トレースから最小成功アクション連鎖を予測するEMT-QAタスクを提案し、トレースから読み取りヒューリスティックを蒸留してVLMの精度を大幅に向上させる手法を導入した。

• UniLab: GPU中心パラダイムを超えたロボット強化学習のためのヘテロジニアスアーキテクチャ
  強化学習/システムアーキテクチャ2026/5/1

  CPUシミュレーションとGPU学習を分離したヘテロジニアスな強化学習システムUniLabを提案し、GPUシミュレーションに依存せずに3〜10倍の学習効率向上を実証した。

• GS-Playground: 視覚に基づくロボット学習のための高スループット写実的シミュレータ
  シミュレーション2026/4/1

  3Dガウススプラッティングと並列物理エンジンを統合した高速写実シミュレータを開発し、視覚ベースの強化学習を大規模に加速する。

• SoftHand Model-W: 3Dプリントによる手首と手根管を統合した人間型・劣駆動ロボットハンド
  ハンド/劣駆動/手首統合2026/4/1

  Pisa/IIT SoftHandを基に、拮抗腱機構と2自由度の腱駆動手首を統合した3Dプリント製の人間型劣駆動ハンドを開発し、手首の駆動がアームの補償動作を減らし作業時間を短縮することを実証した。

• FILIC: インピーダンストルク制御を用いた二重ループ力誘導模倣学習による接触の多いマニピュレーション
  マニピュレーション2025/9/1

  力覚センサなしでも関節トルクから力を見積もり、インピーダンス制御とTransformer模倣学習を二重ループで組み合わせて、接触の多い作業を安全かつ柔軟に実行する手法を提案。

• FGGS-LiDAR: 3DGSモデルからLiDARへ超高速GPUシミュレーション
  sim2real2025/9/1

  事前学習済み3DGSアセットをメッシュ化し、GPU加速レイキャスティングで500FPS超のLiDARシミュレーションを実現するフレームワークを提案。