Baoyu Li
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
模倣学習/転移学習データセット/模倣学習変形可能物体モデリングVLAマニピュレーションモデル予測制御
※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
- EgoWAM: 実世界の自己中心視点データによるピクセルを超えた世界行動モデル模倣学習/転移学習2026/7/1
自己中心視点の人間データからロボット操作を学習する際、世界の変化を予測する「世界行動モデル」の訓練信号として、ピクセルではなくDINO特徴や3Dフローを用いることで、人間からロボットへの転移性能が向上することを示した。
- EgoVerse：世界各地から収集したロボット学習用の自己中心視点人間データセットデータセット/模倣学習2026/4/1
人間の自己中心視点のデモデータを大規模に収集・共有するプラットフォームとデータセットを構築し、人間データからロボットへの転移学習の大規模実験を行った。
- RGB-D動画から変形可能物体モデルを学習する粒子-グリッドニューラルダイナミクス変形可能物体モデリング2025/6/1
粒子と空間グリッドを組み合わせたハイブリッド表現で、ロボットと物体の相互作用を撮影したRGB-D動画から、ロープや布などの変形可能物体のダイナミクスを学習し、モデルベース計画に応用する手法を提案。
- SoFar: 言語に基づく物体の向きが空間推論と物体操作を橋渡しするVLA2025/2/1
自然言語で物体の向きを定義する「意味的向き」を導入し、大規模データセットとゼロショット予測モデルを構築して、6自由度の空間推論とロボット動作生成を可能にした。
- AdaptiGraph: 材料適応型グラフベースニューラルダイナミクスによるロボットマニピュレーションマニピュレーション2024/7/1
物理特性が未知の多様な変形可能物体に対し、グラフニューラルネットワークによる動力学モデルを数ショットで適応させ、予測と操作を可能にする手法を提案。
- メタ学習によるデータ駆動型モデル予測制御の効率的な自動チューニングモデル予測制御2024/4/1
メタ学習手法Portfolioを導入し、ベイズ最適化をウォームスタートすることで、AutoMPCのチューニングを効率化・安定化させた研究。