Zhixuan Xu
収録論文 12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
- FingerEye: 連続的な視覚-触覚センシングによる器用な操作の学習器用操作/触覚/視覚-触覚融合2026/4/1
指先にカメラと変形可能な接触インターフェースを統合し、接触前後の連続的な視覚-触覚フィードバックで器用な操作を学習するフレームワークを提案。グループ構造化モダリティ融合により、シミュレーションと実世界の両方で成功率を大幅に向上させた。
- ContactExplorer: 接触カバレッジ誘導による汎用巧みなマニピュレーションの探索マニピュレーション2026/3/1
物体表面と手指の接触パターンをカウントベースで探索し、未探索の接触領域へ誘導する強化学習手法を提案し、巧みなマニピュレーションのサンプル効率と成功率を向上させた。
- AdaClearGrasp: 密集環境でのロバストなゼロショット器用把持のための適応的クリアリング学習マニピュレーション2026/3/1
密集環境での器用な把持を実現するため、視覚言語モデルを用いて直接把持するか周囲をクリアするかを適応的に決定する閉ループ意思決定・実行フレームワークを提案した。
- T(R,O) Grasp：ロボットと物体の空間変換をグラフ拡散で生成するクロスエンボディメント巧みな把持マニピュレーション2025/10/1
ロボットハンドと物体の空間変換を統一的に表現するグラフ拡散モデルを提案し、多様なハンドで高成功率・高速な把持生成を実現した。
- Web2Grasp: ウェブ画像の手と物体のインタラクションから機能的な把持を学習マニピュレーション2025/5/1
ウェブ画像から人間の手と物体の3Dインタラクションを復元し、ノイズ除去と物理シミュレーションを経て、多指ロボットハンドの機能的な把持を学習する手法を提案。
- DexSinGrasp: 密集した clutter 環境における巧みな物体分離と把持のための統合ポリシーの学習マニピュレーション2025/4/1
多自由度の巧みなハンドを用いて、密集した clutter 環境で物体を分離しながら把持する統合ポリシーを学習し、カリキュラム学習とポリシー蒸留により効率と成功率を向上させた。
- MetaFold: 軌道生成と基盤モデルによる言語誘導型多カテゴリ衣類折り畳みフレームワークマニピュレーション2025/3/1
衣類折り畳みタスクにおいて、タスク計画と言語誘導の点群軌道生成、低レベル基盤モデルによる行動予測を分離して学習し、多カテゴリの衣類や多様な指示に適応できるフレームワークを提案した。
- FLIP: フロー中心の生成的計画による汎用マニピュレーション世界モデルマニピュレーション2024/12/1
画像フローを汎用行動表現として使い、フロー生成・動画生成・視覚言語価値モデルを組み合わせて長期的な操作計画を立案する世界モデルを提案した。
- TelePreview: 仮想アーム支援による使いやすい遠隔操作システム遠隔操作2024/12/1
人間の入力を基にロボット動作をリアルタイムで仮想表示し、安全かつ直感的に教示データを収集できる低コスト遠隔操作システムを提案。
- D(R,O) Grasp：ロボットと物体の相互作用を統一的に表現するクロスエンボディメント巧みな把持マニピュレーション2024/10/1
ロボットハンドの記述と物体の点群を入力とし、様々なハンドと物体形状に対応する安定した把持を高速に予測するフレームワークを提案。シミュレーションと実機で高い成功率を示した。
- 接触合成に基づく汎用ロボットマニピュレーション基盤モデルマニピュレーション2024/5/1
物体とロボットの点群・物性・目標運動を入力し、接触点と接触力を出力することで、多様な物体の操作を統一的に扱う基盤モデルを提案した。
- Object-centric Inference for Language Conditioned Placement: A Foundation Model based Approach2023/4/1