Boce Hu
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
- Pix2Act: 等変オーグメンテーションを用いた画像空間操作ポリシーマニピュレーション2026/7/1
カメラ平面上の2D軌跡として操作行動を表現し、三角測量でエンドエフェクタの姿勢を復元する模倣学習手法を提案。観測と行動を同じ座標系に揃えることで等変変換を可能にし、汎化性能を向上させた。
- 戦略的スケールアップ：バイアス認識評価とデータ収集によるロボット操作の構成的汎化学習マニピュレーション2026/7/1
事前学習済みポリシーが指示の一部の要素（色など）に過剰に依存する「指示因子バイアス」を定量化する診断フレームワークを提案し、その結果に基づいてデータ収集を再配分することで、少ないデモ数で汎化性能を向上させる手法を示した。
- アクションマップポリシー：ピクセル分類による3D閉ループ操作の学習マニピュレーション2026/7/1
ロボットの操作行動をカメラ画像平面上のピクセル位置として分類問題に変換し、高次元で多峰性の行動を効率的に学習する手法を提案。拡散ポリシーより高速で高精度な推論を実現。
- 触覚等変性を利用した残差回転補正触覚2025/11/1
触覚センサのSO(2)対称性を利用し、少ないデータで物体の回転を補正する等変ネットワークを提案。実機で未学習の把持姿勢にも汎化する。
- マルチモーダル言語モデルの身体性能力をスキル単位で評価・診断するベンチマークBEARVLA2025/10/1
身体性タスクを14の原子スキルに分解してMLLMを細粒度評価するベンチマークBEARを提案し、知覚と時空間モデリングがボトルネックであることを示すとともに、視覚・空間推論ツールを組み込んだBEAR-Agentで性能を改善した。
- 物体中心表現による汎化可能な階層的スキル学習マニピュレーション2025/10/1
物体中心のスキルプリミティブを介して視覚言語モデルと低次視覚運動ポリシーを橋渡しし、少ないデモでロボット操作の汎化とサンプル効率を大幅に向上させる階層的学習フレームワークを提案。
- 全身モジュラー型電子皮膚によるロボットの触覚ジェスチャー認識触覚2025/6/1
全身を覆うモジュラー型電子皮膚と同変グラフニューラルネットワークを用いて、つつく・掴む・撫でる・二回叩くなどの触覚ジェスチャーを認識し、触覚入力のみで直感的なヒューマンロボットインタラクションを実現した。
- 球面投影による3D同変視覚運動ポリシー学習VLA2025/5/1
単眼RGB画像から球面に特徴を投影し、点群再構成なしでSO(3)同変な拡散ポリシーを学習する手法を提案。
- 拡散ポリシーに对称性を組み込むための実践的ガイドVLA2025/5/1
拡散ポリシーに完全な同変設計を必要とせず、不変表現や同変視覚エンコーダ、フレーム平均化などの実践的手法で対称性の利点を組み込む方法を検討し、その有効性を実験的に示した。
- 等変モデルと把持スコア最適化によるプッシュ・把持方策学習マニピュレーション2025/4/1
SE(2)等変性を取り入れたネットワークと把持スコア最適化により、散らかった環境でのプッシュと把持を統合的に学習する手法を提案し、シミュレーションと実機で成功率を大幅に改善した。
- 粗から細への3Dキーフレームトランスポーターマニピュレーション2025/2/1
キーフレーム模倣学習における双同変対称性を利用し、把持物体とシーンの特徴の相互相関で行動を評価するTransporter Networksベースの手法を提案。粗から細へのSE(3)行動評価により、シミュレーションで10%以上、実機実験で平均55%の性能向上を達成した。
- OrbitGrasp: SE(3)同変な把持学習マニピュレーション2024/7/1
点群入力からSE(3)把持姿勢を検出するため、球面調和基底で連続的な把持品質関数を学習するSE(3)同変モデルを提案し、シミュレーションと実機で性能を向上させた。
- ACRNet: Attention Cube Regression Network for Multi-view Real-time 3D Human Pose Estimation in Telemedicine2022/10/1