Runyi Yu

HKUST

収録論文 8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

• 学習された点群対応によるヒューマノイドの統合モーションリターゲティング
  モーションリターゲティング2026/9/2

  人手による対応付けを必要とせず、点群の密な対応を学習することで、多様なモーションソースやロボット形態に対して統一的にモーションリターゲティングを行うフレームワークを提案した。

• HiPHI: 高精度な人体動作と物体インタラクションのための大規模ベンチマーク
  データセット/ベンチマーク2026/8/17

  本論文は、600時間以上の高精度な全身動作と物体インタラクションを収録した大規模データセットHiPHIを構築し、動作多様性やインタラクションの接地性を評価するベンチマークを提案した。

• OmniContact: 接触フローによるメタスキルの連鎖で汎用ヒューマノイド移動操作を実現
  移動操作2026/6/1

  ヒューマノイドの長期的な移動操作タスクを、接触フローという表現を介してメタスキルを階層的に連鎖させるフレームワークを提案し、高い成功率と自律的な失敗回復を実現した。

• スイッチ：ヒューマノイドロボットの俊敏なスキル切り替えの実現
  歩行2026/4/1

  ヒューマノイドロボットが複数の移動スキルをシームレスに切り替えられるようにする階層型マルチスキルシステムを提案した論文。

• HumanX: 人間の動画からヒューマノイドの俊敏で汎用的なインタラクションスキルを獲得
  模倣学習2026/2/1

  人間の動画から物理的に妥当なロボット動作データを生成し、模倣学習でUnitree G1にゼロショット転移するフレームワーク。バスケやサッカーなど5領域10スキルを獲得。

• 合成デモンストレーションから汎化可能な手と物体のトラッキングを学習
  マニピュレーション2025/12/1

  人間のデモなしに合成データのみから、多様な物体形状や手の形態に対応する器用な手と物体のトラッキング制御器を学習する手法を提案。

• PhysHSI：実世界で汎化可能な自然なヒューマノイド・シーンインタラクションシステム
  ヒューマノイド2025/10/1

  シミュレーションでの敵対的動作事前分布に基づく方策学習と、LiDARとカメラを組み合わせた粗から細への物体位置推定により、ヒューマノイドが実世界で物体運搬や着座などの多様なインタラクションを自然に自律実行できるシステムを構築した。

• SkillMimic: デモンストレーションからバスケットボールのインタラクションスキルを学習
  模倣学習2024/8/1

  人間と物体のインタラクションを模倣する統一的な報酬設計で、バスケットボールのドリブル・レイアップ・シュートなど多様なスキルを単一の方策で学習し、スキル遷移や長期タスクも可能にした研究。