Bo Yuan

JIUTIAN Research

収録論文 9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

• ワールドトークン：訓練時ワールドモデリングによる身体化ポリシーの強化
  VLA2026/8/1

  視覚言語行動モデルに、訓練時に未来ビデオのノイズ除去を条件付けるワールドアダプタを導入し、推論時にはビデオモデルを除去して効率的な行動生成を実現する新しいアーキテクチャを提案した。

• WorldBagel：視覚・言語・行動・世界モデルの統合の力
  VLAWモデル2026/7/3

  統合型マルチモーダルモデルを用いて、ロボット操作タスクにおける世界モデルの性能を向上させる新しいフレームワークを提案した。

• FactCheck: マルチエージェント協調による実現可能性を考慮した長期行動予測
  行動予測2026/6/10

  本論文では、ビデオから将来の行動系列を予測する際に、物理的な実現可能性を検証する閉ループ機構を備えたマルチエージェントフレームワークFactCheckを提案し、既存手法より高い精度を達成した。

• 塩化行列を用いたハイブリッドシステムの経路積分粒子フィルタリング
  状態推定2026/3/1

  接触を伴うハイブリッドシステムの状態推定を、塩化行列で不確実性伝播を扱う経路積分粒子フィルタで行う手法を提案した。

• GhostShell: 具現化システムにおける並行行動プログラミングのためのストリーミングLLM関数呼び出し
  VLA2025/8/1

  LLMの生成ストリームから関数呼び出しを逐次解析し、マルチチャネルスケジューリングで複数ロボットコンポーネントの並行・並列動作を実現する手法を提案。実機33タスクで有効性を検証した。

• 深層強化学習を用いた遠隔操作宇宙マニピュレータの軌道計画
  マニピュレーション2024/8/1

  遠隔操作宇宙マニピュレータの軌道計画において、深層強化学習(SAC)と遅延対策(Mapping・Prediction・State Augmentation)を組み合わせ、非ホロノミック拘束や通信遅延に対応する枠組みを提案し、MuJoCo上で有効性を検証した。

• Evaluating Model-free Reinforcement Learning toward Safety-critical Tasks
  2022/12/1
• Robot Motion Planning as Video Prediction: A Spatio-Temporal Neural Network-based Motion Planner
  2022/8/1
• SafeRL-Kit: Evaluating Efficient Reinforcement Learning Methods for Safe Autonomous Driving
  2022/6/1