Zichao Hu

収録論文 10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

• VOFA: ヒューマノイドのための力適応制御を用いた視覚目標物体押し操作
  ロコマニピュレーション2026/5/1

  ヒューマノイドロボットが未知の物理特性を持つ物体を目標位置まで押し動かすための、視覚目標条件付きの階層的制御システムを提案した。高レベルの視覚運動ポリシーと低レベルの力適応全身制御を組み合わせ、シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。

• ComposableNav: 合成可能な拡散モデルによる動的環境での指示追従ナビゲーション
  ナビゲーション2025/9/1

  拡散モデルで各動作プリミティブを個別に学習し、展開時に並列合成することで、訓練で見ていない指示の組み合わせにも対応できるナビゲーション手法を提案。

• SocialNav-SUB: ソーシャルロボットナビゲーションにおけるシーン理解のためのVLMベンチマーク
  VLA2025/9/1

  ソーシャルロボットナビゲーションの実世界シーン理解を評価するVQAデータセットとベンチマークを提案し、最先端VLMが人間やルールベース手法に及ばないことを示した。

• HEIGHT: 混雑・制約環境におけるロボットナビゲーションのための異種相互作用グラフトランスフォーマ
  ナビゲーション2024/11/1

  人・ロボット・障害物の異種時空間グラフを構築し、注意機構と再帰ネットワークで動的な混雑環境でのナビゲーション方策を強化学習する手法を提案した。

• 安全制約付き計画のための言語モデルの検証と改良の統合手法
  VLA2024/10/1

  言語モデルが生成するロボットプログラムをオートマトン表現に変換して安全仕様を検証し、その結果を活用した微調整で安全なプログラム生成を効率化する手法を提案。

• SoMaSLAM: ソフトマンハッタン世界制約を用いたスパース距離センシング向け2DグラフSLAM
  SLAM2024/9/1

  小型ロボット向けに、スパースな距離データでも構造規則性をソフト制約として取り入れることで、精度良く地図生成と自己位置推定を行う2DグラフSLAM手法を提案した。

• Robo-Instruct: コードLLMの微調整のためのシミュレータ拡張命令アライメント
  VLA2024/5/1

  ロボット制御プログラム生成用の小規模LLMを微調整するため、タスク実行中に動的にシミュレーション環境を生成して物理制約を検証し、命令とプログラムのアライメントを改善する手法を提案。

• Efficient 2D Graph SLAM for Sparse Sensing
  2023/12/1
• Deploying and Evaluating LLMs to Program Service Mobile Robots
  2023/11/1
• Rethinking Social Robot Navigation: Leveraging the Best of Two Worlds
  2023/9/1