Zihao He

収録論文 7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

• 視覚運動ポリシーにおける視覚的身体依存性の再考
  VLA2026/9/15

  視覚運動ポリシーがロボットの見た目に依存しすぎる問題（VED）に対し、3D点群で身体を正規化する手法を提案し、人間からロボットへの転移性能を向上させた。

• 遅延対応ガイダンス融合による非同期マルチモーダル拡散ポリシー合成
  模倣学習/拡散ポリシー/マルチモーダル2026/7/1

  異なるセンシングレートや推論遅延を持つ複数のモダリティを、各ポリシーが本来の速度で動作しつつ遅延を補正して融合するフレームワークLAG-Fusionを提案し、接触を伴う操作タスクで有効性を示した。

• 力方策：接触リッチ操作のための相互作用フレーム下でのハイブリッド力・位置制御方策の学習
  マニピュレーション2026/2/1

  視覚で自由空間動作を導き、接触時には力フィードバックを用いた高頻度ローカル方策が相互作用フレームを推定してハイブリッド力・位置制御を行う、グローバル・ローカル視覚力方策を提案。

• 巧みな操作のためのクロスエンボディメント世界モデルのスケーリング
  マニピュレーション2025/11/1

  人間とロボットの手を3D粒子で表現し、エンドエフェクタの粒子変位場を行動として定義することで、異なる身体構造を超えて共有できる世界モデルを学習し、新しいハードウェアでの操作制御を実現した。

• 量子化された手の状態で巧みなマニピュレーションを学習する
  マニピュレーション2025/9/1

  手の状態を量子化してコンパクトに表現し、腕の動作と統合的に拡散させることで、腕と手の協調を効率的に学習する視覚運動方策DQ-RISEを提案した。

• AirExo-2：低コスト外骨格による汎化可能なロボット模倣学習のスケールアップ
  模倣学習2025/3/1

  低コストの外骨格システムAirExo-2で実世界の大規模デモンストレーションデータを収集し、それを擬似ロボットデータに変換して、3D空間と2D意味論を融合する模倣学習ポリシーRISE-2を訓練した。

• FoAR: 接触の多いロボットマニピュレーションのための力覚対応リアクティブポリシー
  マニピュレーション2024/11/1

  力/トルクセンシングと視覚入力を組み合わせ、将来の接触予測に基づいて力データの利用を動的に調整するリアクティブポリシーを提案し、接触の多いタスクでの性能を向上させた。