Haochen Shi

収録論文 11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

• Handroid: 器用な手とヒューマノイドを橋渡しする再構成可能ロボット
  ヒューマノイド/器用操作/再構成ロボット2026/7/1

  27自由度の電動ボディを器用な手または卓上ヒューマノイドとして再構成できる小型ロボットを開発し、操作・移動・再構成を含む長期的タスクを実証した。

• 最小限のコンプライアンス制御
  コンプライアンス制御2026/3/1

  力センサや学習を使わず、モータの電流・電圧信号のみで外部力を推定し、タスク空間アドミッタンス制御に組み込むことで、多様なロボットで安全なコンプライアンス動作を実現する手法を提案した。

• 足に頼らないロコモーション
  歩行2026/1/1

  人型ロボットが手や膝、肘も使って複雑な地形を移動する全身運動システムを、物理ベースのキーフレームアニメーションと強化学習を組み合わせて実現した。

• ロボットがロボットを訓練：ヒューマノイドのための実世界ポリシー自動適応と学習
  sim2real2025/8/1

  ロボットアームの教師がヒューマノイドの生徒を保護・誘導しながら、実世界で効率的に強化学習を行うフレームワークを提案し、歩行速度追従や起き上がり動作で有効性を示した。

• ToddlerBot: 移動操作のためのオープンソース機械学習対応ヒューマノイドプラットフォーム
  ヒューマノイド2025/2/1

  低コストでオープンソースの小型ヒューマノイドロボットToddlerBotを開発し、シミュレーションから実世界へのゼロショット転移や遠隔操作によるデータ収集を可能にした。

• RoboPack: 触覚情報を活用した動力学モデルによる高密度パッキング
  触覚2024/7/1

  視覚と触覚を組み合わせたリカレントグラフニューラルネットワークで物体状態を推定し、モデル予測制御により非把持操作や高密度パッキングを実現する手法を提案。

• DexCap: 巧みな操作のためのスケーラブルでポータブルなモーションキャプチャデータ収集システム
  マニピュレーション2024/3/1

  SLAMと電磁場を組み合わせたポータブルな手のモーションキャプチャシステムDexCapと、そのデータから直接ロボットの巧みな操作スキルを学習する模倣アルゴリズムDexILを提案した。

• Open X-Embodiment: ロボット学習データセットとRT-Xモデル
  VLA2023/10/1

  21機関・22種のロボットからなる大規模データセットを構築し、異なるロボットやタスクに適応できる汎用ロボット方策RT-Xを学習した研究。

• RoboCook: 多様な道具を用いた長期的な弾塑性物体操作
  マニピュレーション2023/6/1

  点群表現とGNNで道具と物体の相互作用をモデル化し、道具ごとに20分の実データから長期の柔軟物体操作（餃子やクッキー作り）を学習するロボットシステム。

• RoboCraft: グラフネットワークで弾塑性物体を見て・シミュレートし・形作る学習
  変形物体マニピュレーション2022/5/1

  RGBD画像から粒子表現を構築し、グラフニューラルネットで弾塑性物体のダイナミクスを学習、モデル予測制御で未知の目標形状へ変形させるロボットシステムを提案。

• CollisionIK：環境との衝突を回避しながらロボット動作を生成する毎瞬間姿勢最適化手法
  モーションプランニング2021/2/1

  姿勢・動作目標をできるだけ達成しつつ静的・動的障害物との衝突を避けるため、衝突回避を目的関数の一項として組み込んだ多目的非線形制約付きIK最適化を毎瞬間解く手法を提案し、シミュレーションで既存手法と比較した。