Zhuo Huang
Adelaide University
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
所属歴（論文より）: Adelaide University（〜2026） ／ Dongfeng Motor Corporation（〜2026）
自動運転計画世界モデルVLA/自動運転軌道最適化/積層造形マニピュレーション
※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
- 評価こそがマルチモーダル自動運転の鍵自動運転計画2026/9/25
マルチモーダル自動運転計画における生成と評価の非対称性を指摘し、安全性スコアラーとVLMガイド変調器を備えた統合軌道評価器と段階的学習戦略を提案して、NAVM v1で人間専門家を超える性能を達成した。
- 我行動するゆえに我あり：JEPAの行動条件付けは因果メカニズム学習に十分か世界モデル2026/9/25
JEPAが観測から潜在因果状態を復元できる条件を情報理論的に解析し、行動による十分な変動が識別可能性の鍵であることを示し、A-JEPAを提案した理論研究。
- VLA運転のためのマルチ軌道教師信号とポリシー最適化の整合VLA/自動運転2026/8/31
VLA運転モデルにおいて、マルチ軌道模倣学習とGRPOを整合させる新しいフレームワークを提案し、非実行可能な軌道による勾配バイアスをパレート最適性と動的蒸留で解消する。
- 拘束勾配投影による衝突回避冗長ロボット多軸積層造形の軌道最適化軌道最適化/積層造形2026/6/1
冗長ロボットによる多軸積層造形の長大経路に対して、相対ヤコビアンとSDF衝突モデルを用い、自己運動多様体への射影で堆積位置制約を満たしつつ衝突回避と平滑化を実現する軌道最適化フレームワークを提案した。
- INF-3DP: 暗黙的ニューラル場による衝突回避マルチ軸3Dプリンティングマニピュレーション2025/9/1
暗黙的ニューラル場を用いて、ツールパス生成と衝突回避動作計画を統合したマルチ軸3Dプリンティングの計算フレームワークを提案し、従来手法より最大2桁高速化を実現した。