Ziheng Zhang
収録論文 9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
- FailPatch: 視覚言語行動モデルのための失敗残差パッチングVLA2026/9/28
VLA方策の失敗しやすい状態を検出し、凍結した方策の隠れ表現に残差エキスパートを注入して成功率を改善する手法を提案。
- F4R: 失敗駆動型の認識・再構築・洗練・再展開によるロボットの継続的自己改善マニピュレーション2026/9/28
ロボットの失敗を自動で診断し、シミュレーション環境で再構築して強化学習で改善する閉ループ学習フレームワークを提案。実世界での追加デモ収集なしに、4つのマニピュレーションタスクで高い成功率を達成した。
- QuadVerse: 四足歩行シミュレーションのための視覚と物理の現実を統合するフレームワークsim2real2026/6/1
RGB動画から再構成した3Dシーンを基盤に、視覚・接触・アクチュエータの各ギャップを統合的に補正し、実機データなしで視覚ナビゲーションをゼロショット展開できる四足歩行シミュレーションフレームワークを提案した。
- UniLab: GPU中心パラダイムを超えたロボット強化学習のためのヘテロジニアスアーキテクチャ強化学習/システムアーキテクチャ2026/5/1
CPUシミュレーションとGPU学習を分離したヘテロジニアスな強化学習システムUniLabを提案し、GPUシミュレーションに依存せずに3〜10倍の学習効率向上を実証した。
- GS-Playground: 視覚に基づくロボット学習のための高スループット写実的シミュレータシミュレーション2026/4/1
3Dガウススプラッティングと並列物理エンジンを統合した高速写実シミュレータを開発し、視覚ベースの強化学習を大規模に加速する。
- DM0: フィジカルAIに向けた身体性ネイティブな視覚-言語-行動モデルVLA2026/2/1
身体性を後付けでなく最初から統合し、大規模事前学習からフローマッチング行動専門家と空間Chain-of-Thoughtで操作とナビゲーションを統一的に学習するVLAフレームワークDM0を提案。
- Dexbotic: オープンソース視覚-言語-行動ツールボックスVLA2025/10/1
複数のVLAモデルを単一環境で再現・開発できるPyTorchベースのオープンソースツールボックスを提供し、高性能な事前学習済みモデルも公開した。
- RoboChallenge：実機ロボットによる具現化ポリシーの大規模評価VLA2025/10/1
多数のモデルとタスクを実機で評価するオンラインシステムRoboChallengeを構築し、初期ベンチマークTable30で最新VLAモデルを調査した。
- RoboGSim: 実世界からシミュレーションを経て実世界へ戻るロボット用ガウシアンスプラッティングシミュレータsim2real2024/11/1
3Dガウシアンスプラッティングと物理エンジンを組み合わせ、実世界のロボット操作データを高忠実度でシミュレーションし、実機へのゼロショット転移を可能にするReal2Sim2Realシミュレータを提案。