Baijun Chen

収録論文 7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

• VT-MUSE: 操作のためのマルチモーダル統合シーケンシャル視触覚表現学習
  視触覚表現学習2026/8/21

  視覚と触覚の時系列情報を統合する表現学習フレームワークを提案し、シミュレーションと実世界で操作タスクの成功率を大幅に向上させた。

• XPolicyLab: ロボットポリシー評価と展開のための統一標準・オープンエコシステム
  ロボットポリシー評価2026/8/1

  ロボットポリシーの評価と展開を統一する標準規格とオープンエコシステムを提案し、N個のポリシーとM個の環境の接続コストをO(NM)からO(N+M)に削減した。

• RoboDojo: 汎用ロボット操作ポリシーの包括的評価のための統合シミュレーション・実世界ベンチマーク
  ベンチマーク2026/7/1

  シミュレーションと実世界の両方で汎用ロボット操作ポリシーを評価するための統一ベンチマークを提案し、42のシミュレーションタスクと18の実世界タスクで多様な能力を評価する。

• 信頼できる具現化知能に向けて：システムフレームワークと段階的信頼度レベル
  信頼性評価2026/7/1

  具現化知能の信頼性を「持続的な安全な成功」と定義し、モデル・システム・エビデンス・展開の4層からなるフレームワークと段階的信頼度を提案する論文。

• UniVTAC: 視触覚マニピュレーションのデータ生成・学習・評価を統合するシミュレーションプラットフォーム
  視触覚/マニピュレーション2026/2/1

  3種類の視触覚センサに対応したシミュレーション基盤で接触データを大量生成し、視触覚エンコーダと8タスクのベンチマークを提供して、触覚駆動型マニピュレーションの学習と評価を可能にした。

• 汎化可能な両腕マニピュレーションのベンチマーク：CVPR 2025 MEISワークショップにおけるRoboTwin両腕協調チャレンジ
  マニピュレーション2025/6/1

  RoboTwinシミュレーションと実機ロボットを用いた両腕マニピュレーションの国際コンペを開催し、17タスクで64チームが競い、汎化可能な協調方策の知見をまとめた。

• RoboTwin 2.0：強力なドメインランダム化を備えた両腕ロボット操作のためのスケーラブルなデータ生成器とベンチマーク
  sim2real2025/6/1

  両腕ロボット操作のための大規模データ生成フレームワークを提案し、マルチモーダル言語モデルによるタスク生成と5軸のドメインランダム化で実世界への転移性能を大幅に向上させた。