Zi Wang
収録論文 21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
- 大規模離散方策：確率的反復スコアリングによる明示的行動モデリングの進展行動生成2026/9/7
行動方策を離散的な候補選択としてモデル化し、確率的な反復スコアリングで表現力を高める新しいフレームワークを提案。自動運転やロボット操作で連続生成モデルに匹敵する性能を示した。
- テキストの思考連鎖を超えて：自動運転における行動基盤推論のサーベイ自動運転/推論2026/8/31
自動運転における推論を、テキストベースの思考連鎖から物理世界に基づく行動基盤推論への移行として捉え、171本の論文を中間表現の形式に基づいて分類したサーベイ論文。
- 非同期微分SfMによる全自由度運動推定のための最小解法運動推定2026/6/8
イベントカメラの非同期データから、角速度と線速度を同時に推定する全自由度の自己運動推定フレームワークを提案し、5点を用いた最小解法を初めて導出した。
- GRAIL: 3Dアセットとビデオ事前知識から人型ロコ操作を生成ロコ操作2026/6/1
物理環境や遠隔操作を必要とせず、3Dアセットとビデオ基盤モデルの事前知識を用いて、人型ロボットの全身操作デモを仮想的に生成するパイプラインを提案した。
- HAD: 階層拡散とメトリック分離型強化学習を組み合わせたエンドツーエンド運転自動運転2026/4/1
自動運転のエンドツーエンド計画において、粗密の階層拡散ポリシーと複数運転目標を分離して最適化する強化学習手法を提案し、NAVSIMとHUGSIMで大幅な性能向上を達成した。
- ヒューマノイドのピクセル入力から行動へのポリシー転移におけるSim-to-Realの扉を開くsim2real2025/12/1
GPU加速のフォトリアルシミュレーションと教示者-生徒-ブートストラップ学習を用い、RGB画像のみからヒューマノイドが多様な扉を開けるロコマニピュレーションポリシーをシミュレーションだけで学習し、実機でゼロショット転移を実現した。
- VIRAL: ヒューマノイドの移動操作に向けた大規模視覚Sim-to-Realsim2real2025/11/1
シミュレーションのみでヒューマノイドの移動を伴う操作スキルを学習し、実機にゼロショット転移する視覚ベースのフレームワークを提案。大規模ドメインランダム化と実機整合により、Unitree G1上で連続的な移動操作を実現した。
- SONIC: 自然なヒューマノイド全身制御のための運動追跡の超大規模化ヒューマノイド制御2025/11/1
運動追跡をスケーラブルなタスクと位置づけ、モデル容量・データ・計算量を大規模化することで、自然で堅牢な全身運動が可能な汎用ヒューマノイド制御器を構築した研究。
- 人間のデモンストレーション不要の軌道スコアラーによるエンドツーエンド自動運転自動運転/強化学習2025/10/1
人間のデモンストレーションを一切使わず、実世界画像とルールベース報酬のみで学習する強化学習ベースのエンドツーエンド自動運転計画手法ZTRSを提案し、長尾シナリオで模倣学習を上回る性能を示した。
- DKPMV: 多視点RGB画像からの高密度キーポイント融合によるテクスチャレス物体の6D姿勢推定6D姿勢推定2025/10/1
多視点RGB画像のみを入力とし、高密度キーポイントの幾何情報を段階的に最適化することで、テクスチャレス物体の6D姿勢推定を高精度に行う手法を提案した。
- DriveSuprim: エンドツーエンド計画のための精密な軌道選択に向けて自動運転計画2025/6/1
自動運転の軌道選択を粗から細への段階的フィルタリング、回転ベースの拡張、自己蒸留で改善し、NAVSIMやBench2Driveで最高性能を達成した。
- 汎化軌道スコアリングによるエンドツーエンドマルチモーダル計画自動運転計画2025/6/1
自動運転のマルチモーダル計画において、粗い軌道評価と細かい軌道評価を統合したGTRSを提案し、拡散モデルによる軌道生成と語彙汎化技術で高い汎化性能を実現した。
- 衝突シナリオ統合による自動運転の安全性向上自動運転2025/3/1
衝突データから安全志向の指標を用いて学習するSafeFusionと、言語プロンプトで衝突シナリオを生成するCollisionGenを提案し、衝突リスクの高い場面での計画性能を56%改善した。
- ASAP: シミュレーションと実世界物理の整合による俊敏なヒューマノイド全身スキルの学習sim2real2025/2/1
シミュレーションと実世界のダイナミクス差を補正する残差行動モデルを実機データから学習し、事前学習済みの運動追従方策を微調整することで、ヒューマノイドの俊敏な全身動作を実現する二段階フレームワークを提案した。
- TD-NeRF：カメラ姿勢とNeRFを同時最適化する新しい打ち切り深度事前分布NeRF/姿勢推定2024/5/1
単眼深度の事前分布を打ち切り正規分布に基づくサンプリングと粗から細への学習で活用し、未知のカメラ姿勢からNeRFを学習して姿勢推定と深度形状を高精度化する手法を提案。
- Interruption-Aware Cooperative Perception for V2X Communication-Aided Autonomous Driving2023/4/1
- Learning compositional models of robot skills for task and motion planning2020/6/1
- Learning sparse relational transition models2018/10/1
- Learning to guide task and motion planning using score-space representation2018/7/1
- Active model learning and diverse action sampling for task and motion planning2018/3/1
- Focused Model-Learning and Planning for Non-Gaussian Continuous State-Action Systems2016/7/1