Ziyu Shan

収録論文 4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

• AffordTrajDP: 動的アフォーダンス誘導によるロボット操作の視覚運動ポリシー学習
  マニピュレーション2026/8/1

  静的アフォーダンスの限界を克服するため、物体のSE(3)姿勢を媒体にアフォーダンス軌道を生成し、時間的に一貫した状態認識ガイダンスを提供する動的フレームワークを提案。ManiSkill3で70%の成功率を達成し、実機でも堅牢性を実証した。

• DVG-WM: 分離型ビデオ生成によるロボット操作のための効率的身体化世界モデル
  世界モデル2026/6/1

  ビデオ生成を動力学学習と視覚合成に分離することで、高品質な予測を高速に実現する身体化世界モデルを提案した。

• DockAnywhere: 新規デモ生成による移動操作のためのデータ効率的視覚運動ポリシー学習
  移動操作2026/4/1

  移動操作ロボットのドッキング位置のずれによる視点一般化問題を解決するため、単一のデモを多様なドッキング構成に拡張する低コストなデモ生成フレームワークを提案した。

• AAAI 2026 RoCoチャレンジ：産業オートメーションに向けたロボット協調組立操作のベンチマーク
  協調操作/組立/ベンチマーク2026/3/1

  産業用ロボットの協調組立操作を評価するため、惑星歯車組立タスクを用いたシミュレーションと実世界のチャレンジを開催し、データセットと評価システムを提供した。