Bin Wang
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
- ReF-HIL: 人間の行動近傍を中心に批評器を形成する効率的なHuman-in-the-Loop強化学習マニピュレーション2026/9/29
人間の成功体験から価値参照を学習し、人間行動の近傍領域を定義することで、模倣ペナルティを避けつつ実世界のマニピュレーションを効率的に強化学習する手法を提案。
- Dream2Reward: 正のデモンストレーションからの遷移整合報酬モデルによるロボット操作マニピュレーション2026/8/19
成功デモから遷移レベルの潜在変位を予測し、観測された動作との整合性で密な報酬を生成する手法を提案。失敗アノテーション不要で報酬ハッキングを軽減し、実ロボット操作を含む下流性能を向上させる。
- DecoVLN: 観察・推論・修正を分離した視覚言語ナビゲーションVLA2026/3/1
長期的な指示に従う視覚言語ナビゲーションの性能を高めるため、記憶構築の最適化と誤差補正のための微調整戦略を導入したフレームワークを提案した。
- AgentVLN：エージェント型視覚言語ナビゲーションに向けてナビゲーション2026/3/1
視覚言語ナビゲーション（VLN）のための新しいフレームワークAgentVLNを提案。VLMを高次推論に用い、3Dトポロジカルウェイポイントを画像平面に投影して視覚プロンプトを生成し、自己補正と能動探索で長期的なナビゲーション誤差を抑制する。
- ST4VLA: 視覚言語行動モデルのための空間誘導訓練VLA2026/2/1
VLMに空間的な事前知識を組み込む二段階訓練でロボットの行動生成を改善し、SimplerEnvで新たなSOTAを達成した研究。
- MM-ACT: マルチモーダル並列生成から行動を学習する統合VLAモデルVLA2025/12/1
テキスト・画像・行動を共有トークン空間で統合し、並列デコードで生成するVLAモデルを提案。LIBEROや実機Franka、RoboTwin2.0で高い成功率を達成した。
- InternVLA-M1: 空間誘導型視覚-言語-行動フレームワークによる汎用ロボットポリシーVLA2025/10/1
空間グラウンディングを手がかりに「どこで行動するか」と「どう行動するか」を二段階で学習し、汎用ロボット制御を実現するVLAフレームワークを提案。
- 不確実な嵌合タイプと嵌合量を伴うバッチ精密組立タスクのためのロバストでコンプライアントなロボット組立制御戦略組立/強化学習2025/8/1
嵌合タイプや嵌合量が不確実なバッチ精密組立において、力・視覚融合制御とマルチタスク強化学習、マルチティーチャー方策蒸留を組み合わせ、ロバストなコンプライアンス制御戦略を構築した研究。
- InstructVLA: 理解から操作へと導く視覚-言語-行動インストラクションチューニングVLA2025/7/1
大規模視覚言語モデルの推論能力を保ちつつ、身体性推論を活用して操作性能を高める新しいVLAモデルと学習法を提案し、汎化ベンチマークで大幅な改善を示した。
- RoboKeyGen: 拡散モデルによる3Dキーポイント生成を用いたロボット姿勢と関節角度の推定姿勢推定2024/3/1
2Dキーポイント検出と拡散モデルによる3Dキーポイント生成に分けてロボットの姿勢と関節角度を推定し、従来法より高精度・高速に実現するフレームワークを提案。
- Tree-Planner: Efficient Close-loop Task Planning with Large Language Models2023/10/1
- EmbodiedGPT: Vision-Language Pre-Training via Embodied Chain of Thought2023/5/1
- RITA: Boost Driving Simulators with Realistic Interactive Traffic Flow2022/11/1
- Triple-GAIL: A Multi-Modal Imitation Learning Framework with Generative Adversarial Nets2020/5/1