Badong Chen
Xi'an Jiaotong University
収録論文 14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
- DIDO: インタラクション中心のダイナミクスを1ステップ拡散に蒸留するワールドアクションモデルVLA2026/9/14
動画生成ベースのロボット操作モデルを1ステップ拡散に蒸留し、把持器と対象物のインタラクションを保ちつつ推論遅延を削減した手法。
- BlockVLA: ブロック拡散ファインチューニングによる自己回帰VLAの高速化VLA2026/5/1
自己回帰型VLAモデルの推論遅延を減らすため、ブロック拡散パラダイムを導入し、ブロック内で並列生成しつつブロック間の因果性を保つことで、推論を高速化する手法を提案した。
- 中断しない支援：非干渉型人間ロボット支援のためのベンチマークとLLMベースフレームワークHRI/LLM2026/5/1
ロボットが人間の進行中の作業を中断せずに支援する「非干渉型支援」を定義し、その評価用ベンチマークとLLMとスコアリングモデルを組み合わせた支援手法を提案した論文。
- HEX: 人間型アライメント専門家によるクロスエンボディ全身操作全身操作/VLA2026/4/1
全身協調操作を実現するため、人間型ロボットに特化した状態中心フレームワークHEXを提案。多様な身体構造に適用可能な状態表現と、全身協調と時間的運動ダイナミクスをモデル化する専門家混合機構を導入し、実機での操作成功率と汎化性能を向上させた。
- 潜在推論VLA：視覚-言語-行動モデルのための潜在思考と予測VLA2026/2/1
Chain-of-Thought推論を連続潜在表現に内部化し、推論時の明示的生成を不要にすることで、最大90%の遅延削減を実現したVLAフレームワーク。
- 信頼できる視覚-言語-行動モデルのための行動誤差分布の再形成VLA2026/2/1
連続行動VLAモデルの学習に最小誤差エントロピー(MEE)目的関数を導入し、MSEと組み合わせることで成功率とロバスト性を向上させた研究。
- 基盤モデル時代の身体性ロボットマニピュレーション：計画と学習の視点マニピュレーション2025/12/1
ロボットマニピュレーションの学習ベース手法を、高レベル計画と低レベル制御の統一的な枠組みで整理したサーベイ。言語・コード・動作・アフォーダンス・3D表現の推論や、入力モデリング・潜在表現学習・方策学習の分類を提示し、課題と展望を論じる。
- ロボットマニピュレーションの統合的理解に向けて：包括的サーベイマニピュレーション2025/10/1
ロボットマニピュレーション研究を、タスク別ベンチマーク・データセット・手法の統一的分類・ボトルネック・実応用まで幅広く整理した包括的サーベイ。
- VCoT-Grasp: 視覚的思考連鎖推論による言語駆動型把持生成のための把持基盤モデルマニピュレーション2025/10/1
視覚的思考連鎖推論を組み込んだエンドツーエンドの把持基盤モデルを提案し、大規模データセットを構築して、実環境での把持成功率と未知物体への汎化性能を向上させた。
- Long-VLA：ロボットマニピュレーションのための長期的タスクに挑む視覚言語行動モデルVLA2025/8/1
長期的なロボット操作タスクに特化した初のエンドツーエンドVLAモデルを提案し、フェーズ認識入力マスキングでサブタスクの連携を改善、新ベンチマークL-CALVINで評価した。
- 行動クローニングにおける潜在冗長性の再考：ロボットマニピュレーションのための情報ボトルネックアプローチ模倣学習2025/2/1
行動クローニングの潜在表現に含まれる冗長性を情報理論的に定量化し、情報ボトルネック原理を導入することで、ロボットマニピュレーションの性能を向上させる手法を提案した。
- Automatic Robotic Development through Collaborative Framework by Large Language Models2024/2/1
- Hierarchical Large Language Models in Cloud Edge End Architecture for Heterogeneous Robot Cluster Control2024/2/1
- Brain Inspired Cognitive Model with Attention for Self-Driving Cars2017/2/1