Boning Shao

University of California, Berkeley

収録論文 3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

• DexTacWAM: 巧みな操作のための視触覚ワールドアクションモデル
  マニピュレーション2026/9/21

  各指先の触覚を個別に符号化し、指・姿勢を考慮した圧縮器で統合して動画拡散ワールドモデルに注入する視触覚ワールドアクションモデルを提案し、接触の多い両手巧み操作タスクで大幅な性能向上を達成した。

• 視覚運動制御のための対比的行動-画像事前学習
  視覚エンコーダ/事前学習/模倣学習2026/6/15

  大規模な人間の第一人称ビデオから手のキーポイントを行動の代理として抽出し、対比学習でロボットの視覚エンコーダを事前学習する手法を提案。実機の器用操作タスクで既存手法を30%以上上回る性能を達成した。

• T-Rex: 触覚反応型巧みな操作
  触覚/操作2026/6/1

  触覚信号に動的に反応する操作を実現するため、大規模な触覚データセットと可変レートのMixture-of-Transformersアーキテクチャを導入し、12の操作タスクで成功率を大幅に向上させた。