Boxuan Zhang
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
動作生成模倣学習VLAマルチタスクRL/世界モデル自己位置推定
※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
- 適応的ロボット動作のための時空間スプライン動作生成2026/10/21
空間形状と時間進行を共通の連続変数で表すスプライン定式化を提案し、部分デモから経路区間を交互最適化で推定、患者体位変換タスクでオンライン再タイミングと同期を実機検証した。
- SPECTRA: ロボットスキル汎化のための文脈条件付きスペクトル運動プリミティブ模倣学習2026/7/1
デモンストレーションをフーリエ係数で表現し、低周波成分でタスク形状を保持しつつ、位相調整により関節速度・加速度制限を満たす模倣学習フレームワークを提案した。
- 不確実性を臨界の瞬間へ：VLAモデルのための信頼できる不確実性定量化VLA2026/3/1
VLAモデルのロールアウト成否予測において、最大値ベースのスライディングウィンドウと運動安定性重み付け、自由度適応キャリブレーションを組み合わせ、短時間の危険な不確実性スパイクを捉える手法を提案。
- 世界モデルの混合：モジュール型潜在ダイナミクスによるマルチタスク強化学習のスケーリングマルチタスクRL/世界モデル2026/2/1
タスクごとにモジュール化したVAEと専門家混合型Transformerで世界モデルを構成し、Atari 100kとMeta-Worldで高効率・高性能なマルチタスク強化学習を実現した。
- 劣悪なデモンストレーションからのロボットスキル獲得のための確率的軌道最適化模倣学習2024/8/1
人間の好みを反映した形状だが動きが遅いなどの劣ったデモから、DTWと周波数領域の指標を用いて形状を保ちつつ動的性能を最適化するMSTOMPを提案し、実機で検証した。
- 安定した特徴量のレンダリングによるNeRFベースのサンプリング局所化の改善自己位置推定2023/9/1
NeRFを用いたサンプリングベースの自己位置推定において、古典的な特徴マッチングとは異なり安定した特徴量をレンダリングすることが有効であることを示し、順伝播回数を10分の1に削減した。
