Zhizhao Liang
収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション全身操作
※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
- 動的操作の実現：単一の静的デモからの動的マニピュレーション学習マニピュレーション2026/8/1
単一の静的デモから多様な動的操作のデモを合成するデータ拡張パイプラインと、タスクの動的特性に応じて推論頻度を調整する適応的ポリシーを提案し、シミュレーションと実世界で高いデータ効率と性能を達成した。
- 能動的空間脳と汎化可能な行動小脳によるヒューマノイド全身操作全身操作2026/5/1
複雑な3D環境での空間理解と行動生成の課題に対し、マルチエージェント大規模モデルを用いた能動的空間知覚と汎化可能な行動生成を組み合わせたヒューマノイド全身操作フレームワークを提案した。
- CycleManip: 履歴知覚と理解を活用した周期タスクマニピュレーションマニピュレーション2025/12/1
ロボットが周期的な動作を指定された終了時刻まで行うタスク（例：瓶を振る、釘を打つ）を、履歴の効果的な知覚と理解によりエンドツーエンドの模倣学習で実現するフレームワークとベンチマークを提案。
- OmniDexGrasp: 基盤モデルと力覚フィードバックによる汎用可能な巧みな把持マニピュレーション2025/10/1
基盤モデルで人間の把持画像を生成し、それをロボット動作に変換して力覚適応制御で把持する、多様な指示・タスク・ハンドに汎用可能な巧みな把持フレームワークを提案。