Bo Ai
収録論文 13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
- 身体性を超えた知能クロスエンボディメント学習2026/9/22
ロボットの身体性の違いを超えて汎用的な知能を獲得するには、経験の蓄積に伴い多様な身体性へ転移できる表現を学習すべきだと提唱し、身体性の多様性をスケーリング軸として提案した位置論文。
- 四足歩行のための迅速な身体適応フレームワーク歩行2026/8/1
四足ロボットが身体の変化（関節の制限や質量の変化）に迅速に適応するためのオンライン適応フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- π0.7: 操縦可能な汎用ロボット基盤モデルと創発的能力VLA2026/4/1
多様なコンテキスト条件付けを用いて、未見環境での言語指示追従やゼロショットの身体汎化を実現するロボット基盤モデルπ0.7を提案した。
- 巧みな操作のためのクロスエンボディメント世界モデルのスケーリングマニピュレーション2025/11/1
人間とロボットの手を3D粒子で表現し、エンドエフェクタの粒子変位場を行動として定義することで、異なる身体構造を超えて共有できる世界モデルを学習し、新しいハードウェアでの操作制御を実現した。
- 事前学習済み表現を保持してVision-Language-Actionモデルの汎化性能を向上VLA2025/9/1
VLMから微調整したVLAモデルで、凍結エンコーダと文字列ベースの行動トークナイザ、空間推論データとの共訓練により、事前学習表現を保ちながらロボット操作の汎化性能を高めるフレームワークを提案。
- SAVOR: 視触覚知覚によるスキルアフォーダンス学習とロボット支援食事の一口取得マニピュレーション2025/6/1
道具と食品の相互作用からスキルアフォーダンスを学習し、視触覚知覚で食品の物理特性をオンライン更新することで、ロボットが食品に適した一口取得スキルをリアルタイムに選択できるようにした。
- ロボット歩行における身体性スケーリング則への試み歩行2025/5/1
約1000種のロボット身体を手続き的に生成し、多様な身体で訓練するほど未知の身体への汎化が向上することを歩行タスクで示し、実機のUnitree Go2やH1にもゼロショット転移した。
- 布操作のための生成的状态推定を伴う拡散ダイナミクスモデル変形物体操作2025/3/1
拡散モデルを用いて布の状態推定とダイナミクス予測を行い、モデル予測制御と組み合わせて実機で布折り畳みを実現した研究。
- 単一実演から適応的な器用把持を学習するフレームワークマニピュレーション2025/3/1
人間の単一実演から把持スキルを効率的に学習し、視覚言語モデルで指示に応じて適切なスキルを選択する手法を提案。実機で90%の成功率を達成。
- RoboPack: 触覚情報を活用した動力学モデルによる高密度パッキング触覚2024/7/1
視覚と触覚を組み合わせたリカレントグラフニューラルネットワークで物体状態を推定し、モデル予測制御により非把持操作や高密度パッキングを実現する手法を提案。
- IntentionNet：キロメートル規模の地図に依存しない視覚ナビゲーションナビゲーション2024/7/1
単一のニューラルネットワークを低レベル制御器として使い、「意図」と呼ばれる汎用インターフェースで操舵するナビゲーションシステムを提案し、Spotロボットで1km以上の屋内・屋外走行を実現した。
- Invariance is Key to Generalization: Examining the Role of Representation in Sim-to-Real Transfer for Visual Navigation2023/10/1
- Deep Visual Navigation under Partial Observability2021/9/1