Ziming Wang
HappyWorld-Bench
収録論文 13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
- HappyWorld-Bench：世界モデルの信頼性を評価する総合ベンチマーク世界モデル評価2026/9/21
生成世界モデルがエージェントの相互作用下でどれだけ信頼できるかを、動画・空間・身体性の3トラックで評価するベンチマークを提案し、14の動画モデル、9の空間システム、8の身体性モデルを評価した。
- 足場制約地形におけるヒューマノイドのためのワールドモデル拡張視覚歩行歩行2026/9/2
本研究では、不連続な足場制約地形でのヒューマノイド歩行を改善するため、リカレントワールドモデルとPPOポリシーを共同訓練するWM-LOCOを提案し、シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
- 動的信頼性ガイドによる骨盤骨分割モデルのテスト時適応医用画像分割2026/8/1
CT画像からの骨盤骨分割モデルを、新しい病院のデータに適応させるためのテスト時適応手法を提案。擬似ラベルの信頼性評価と領域コントラスト学習により、ドメインシフト下での性能低下を改善した。
- 強化学習による確率的多エージェントシステムの最適イベントトリガ分散制御群制御2026/7/20
強化学習を用いて、確率的な不確かさを持つ多エージェントシステムの最適分散制御アルゴリズムを提案し、アクター・クリティック・識別器構造とイベントトリガ制御で通信頻度を削減する。
- ロボット化学実験室における大規模言語モデルエージェントのストレステスト科学エージェント2026/7/1
ロボット化学実験室を物理世界のテストベッドとして使い、大規模言語モデルエージェントの科学的エージェンシーを測定可能にした研究。実験の実行可能性と証拠に基づく再計画の能力を評価した。
- UMI-3D: 視覚制限から3D空間知覚への普遍的操作インターフェースの拡張データ収集2026/4/1
UMI-3Dは、手首装着型のデータ収集インターフェースに軽量LiDARを統合し、視覚SLAMの弱点を克服して、変形物や関節物体の操作など困難なタスクの学習を可能にする。
- ICPRL: インタラクティブ制御から物理的直感を獲得する物理推論2026/3/1
視覚言語モデルが動的物理環境での対話的推論を強化するため、複数エピソードの相互作用履歴から方策を適応させるICRLフレームワークを導入し、世界モデルと組み合わせて物理パズルを解く。
- DISCOVERSE: 複雑で高忠実度な環境における効率的なロボットシミュレーションsim2real2025/7/1
3DガウススプラッティングとMuJoCoを組み合わせ、実世界の複雑な環境を高精細に再現してロボット学習を行うオープンソースのReal2Sim2Realシミュレーションフレームワークを提案し、模倣学習におけるゼロショットSim2Real転移で最先端性能を示した。
- リソース制約環境向け軽量LiDAR-慣性-視覚オドメトリVIO/オドメトリ2025/1/1
リソース制約のあるプラットフォーム向けに、適応的視覚フレーム選択と省メモリ地図構造を組み込んだ軽量LiDAR-慣性-視覚オドメトリを提案し、精度をほぼ維持しつつ計算量とメモリを削減した。
- 世界モデルによる予測ナビゲーションと適応学習で5G自動運転の安全性を高めるNavSecure自動運転/世界モデル2024/11/1
世界モデルの予測能力と5G通信を活用し、危険を事前に予測して安全な経路を計画する自動運転ナビゲーションフレームワークを提案し、突発的な障害物回避などの安全性指標で既存手法を上回ることを示した。
- Get the Ball Rolling: Alerting Autonomous Robots When to Help to Close the Healthcare Loop2023/11/1
- Constrained Reinforcement Learning for Dynamic Material Handling2023/5/1
- USTC FLICAR: A Sensors Fusion Dataset of LiDAR-Inertial-Camera for Heavy-duty Autonomous Aerial Work Robots2023/4/1