Bo Yue
The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen
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
- Praxis: 一人称視点動画から物理的相互作用の事前知識を蒸留し、汎用的な全身マニピュレーションを実現全身マニピュレーション2026/9/25
一人称視点の実演動画から物理的相互作用の事前知識を抽出し、視覚言語誘導ナビゲーション・姿勢キャリブレーション・器用な全身操作を組み合わせることで、タスクごとの再学習なしに多様な物体操作を可能にするフレームワークを提案。
- TaskAnchor: 長期的マニピュレーションのための反応型VLAにおけるタスク状態の接地VLA2026/9/20
視覚的に似た観測でも実行段階によって行動が異なる「タスク状態の曖昧さ」を解消するため、実行履歴に基づく軽量アダプタTaskAnchorを提案し、VLAの成功率を大幅に向上させた。
- RoboReact: 生成された自己中心視点動画からのエージェント的スキル蒸留による全身操作の汎用化全身操作2026/8/1
単一の自己中心視点RGB-D観察から全身ヒューマノイド操作スキルを自動合成するフレームワークを提案。生成動画から幾何学を保つキーフレームを抽出し、物体中心の再接地とVLMによる洗練ループで実機実行のギャップを埋める。
- WeaveLA: 反復ロボット操作のためのイベント駆動型サブタスク間潜在記憶の織り込みVLA/操作2026/6/16
VLAポリシーに、サブタスク完了イベントで圧縮した潜在記憶を次のサブタスクの行動生成に渡す軽量なクロスサブタスク記憶チャネルを追加し、反復操作の成功率を向上させた。
- 反応から予測へ：エージェント型タスクグラフによるロボット操作の予防的障害回復マニピュレーション2026/5/1
操作タスクを有向タスクグラフでモデル化し、実行前に予測的リカバリ分岐を追加することで、障害発生時に再計画なしで即座に対応するエージェントシステムAgentChordを提案した。
- ロボットマニピュレーションにおけるSim-to-Real汎化の実証研究：Vision-Language-Actionモデルを用いた検証sim2real2026/3/1
VLAモデルを用いたロボット操作において、ドメインランダム化や写実的レンダリングなど4つの要因がSim-to-Real転移に与える影響を1万回以上の実機実験で検証し、評価プロトコルとロボット基盤を公開した。
- ヒューマノイドの脳と身体の協調設計：転倒復帰のための制御と形態の同時最適化ヒューマノイド/協調設計2025/10/1
制御方策と身体形態を反復的に同時最適化するフレームワークRoboCraftを提案し、7種の公開ヒューマノイドで平均44.55%の性能向上を達成した。
- 進化を受け入れよ：身体と制御の共設計による具現化ヒューマノイドロボットの提案ヒューマノイド/共設計2025/10/1
ヒューマノイドロボットの制御と身体構造を共設計する枠組みを提唱し、その方法論や応用、課題を議論したポジションペーパー。
- 生成的スキル獲得のための身体性推論のリアルタイム検証VLA2025/5/1
身体性エージェントのスキル学習に検証モデルを導入し、手動の報酬設計なしで高密度報酬を自動生成するVERGSAを提案。タスク成功率を21%向上させた。