Zicheng Zhang

Fudan University

収録論文 6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

• TriWorldBench: 三視点整合性で評価する身体性世界モデル
  世界モデル2026/9/22

  頭部と両手首のカメラ映像を同期させた二腕操作タスクのベンチマークを提案し、視点間の整合性や物理的・時間的一貫性を19指標で評価する。

• EgoTac: 自己中心視覚からの実環境触覚予測
  触覚2026/8/15

  自己中心視覚映像から触覚情報を予測するモデルEgoTacを提案し、570万以上の画像-触覚ペアで学習して高精度な触覚予測を実現した。

• FTP-1: 触覚センサを横断する接触リッチ操作のための汎用基盤触覚ポリシー
  触覚/基盤モデル2026/6/1

  多様な触覚センサとロボット構成に対応する初の汎用基盤触覚ポリシーFTP-1を提案し、約3000時間のデータで事前学習して未見センサへの転移を実証した。

• Flash-Mono: フィードフォワード高速化によるガウススプラッティング単眼SLAM
  SLAM2026/4/1

  単眼3DガウススプラッティングSLAMの時間効率・幾何精度・多視点一貫性の問題を解決するため、フィードフォワード型の予測フロントエンドと2Dガウスサーフェルを用いた高速SLAMシステムを提案した。

• 身体性AIのための画像品質評価
  身体性AI/画像品質評価2025/5/1

  実世界の歪みが身体性AIの性能に与える影響を評価するため、知覚・認知・意思決定・実行のパイプラインに基づく大規模データベースEmbodied-IQAを構築し、既存の画像品質評価手法の限界を示した。

• VINGS-Mono: 大規模シーンにおける単眼視覚慣性ガウススプラッティングSLAM
  SLAM2025/1/1

  単眼カメラと慣性センサを用い、ガウススプラッティングで大規模屋外環境をリアルタイムに地図構築・自己位置推定するSLAMフレームワークを提案。