Bofan Lyu

Nanyang Technological University

収録論文 8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

• mmHRI: ミリ波レーダによるプライバシー保護型ヒューマンロボットインタラクション
  HRI2026/9/28

  ミリ波レーダで人の動作と3D姿勢を推定し、それをテキスト指示に変換してVLAポリシーを制御する、プライバシー保護型のロボットマニピュレーション枠組みを提案した。

• ADAPT: 解析的擾乱認識型ポリシートレーニングによる人型ロコモーション
  歩行2026/6/1

  外力による擾乱を物理モデルに基づく観測器で推定し、その情報をポリシーに直接入力することで、人型ロボットの外乱に対する頑健性と速度追従精度を向上させるフレームワークを提案した。

• EM-Fall: ヒューマノイドロボットによる昼夜を問わない転倒検知のための身体化ミリ波センシング
  転倒検知2026/6/1

  移動型ヒューマノイドロボットにミリ波センシングを統合し、視点を能動的に調整して遮蔽や照明条件に影響されずに転倒を検知するフレームワークを提案した。

• MARSポリシー：必要な時だけマルチモーダルに
  模倣学習2026/5/1

  ロボット操作の模倣学習において、タスクの全フェーズで多様性が必要とは限らないことに着目し、必要な時だけ確率的生成を適応的に行い、単一モードのフェーズでは決定的学習に切り替えるMARSポリシーを提案した。シミュレーションと実機で成功率向上と推論遅延削減を実証した。

• フィードバックワールドモデルによる拡散ポリシーの精密なガイダンス
  ロボット操作2026/5/1

  実行時の観測を利用して予測誤差をオンライン補正するフィードバックワールドモデルを提案し、分布シフト下での予測精度とポリシー性能を向上させた。

• Gaze2Act: 視線条件付き視覚言語行動ポリシーによる対話的ロボット操作
  VLA2026/5/1

  人間の視線を意図信号として活用し、ロボット操作の精度を高める新しいVLAフレームワークを提案した論文。

• CompassAD: 機能が競合する物体における意図駆動型3Dアフォーダンス接地
  3Dアフォーダンス接地2026/4/1

  複数の物体が同じ機能を持つ場合に、自然言語の意図に基づいて正しい物体の3Dアフォーダンス領域を特定する新しいタスクを提案し、ベンチマークと手法を構築した。

• RoboForge: 物理最適化されたテキスト誘導型ヒューマノイド全身歩行
  歩行2026/3/1

  テキストから生成した人間らしい動作をヒューマノイドロボットで物理的に実行可能にするため、物理的妥当性を最適化する双方向結合フレームワークを提案した。