Chao Ji

収録論文 6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

• iFLYTEK-Embodied-Omni技術報告
  VLA2026/6/24

  視覚・言語・行動を単一のOmniフレームワークで統合したマルチモーダル基盤モデルを提案し、脳と小脳の協調に例えられる設計で、指示理解から行動生成までを一貫して行う。

• 言語ベースの行動表現でロボット制御のスケール不一致を橋渡し
  マニピュレーション2025/12/1

  ロボットの行動コマンドを方向性に基づく言語表現に変換することで、異なる機体やタスク間の数値スケールの違いを吸収し、事前学習済み知識の転移性能を高める手法を提案した。

• iFlyBot-VLM 技術報告
  VLA2025/11/1

  視覚と言語を統合し、ロボットの知覚と動作制御をつなぐ汎用VLMを提案。10のベンチマークで最高性能を達成し、データと重みを公開予定。

• iFlyBot-VLA 技術報告
  VLA2025/11/1

  人間とロボットの大規模操作動画で学習した潜在行動モデルと、二段階の行動表現でVLMと行動エキスパートを同時に訓練する新しいVLAフレームワークを提案し、LIBEROベンチマークと実機で有効性を示した。

• ヒューマノイドロボットによる微小物体の高精度位置合わせのためのTransformerベース視覚サーボ
  視覚サーボ2025/3/1

  頭部と胴体のカメラ画像と頭部関節角度を融合し、Transformerベースの視覚サーボで手持ち工具と対象物の相対位置を高精度に推定・制御するフレームワークを提案。M4-M8ねじで平均収束誤差0.8-1.3mm、成功率93-100%を達成。

• 自動運転車の経路計画と制御における深層強化学習：サーベイ
  自動運転/経路計画2024/4/1

  自動運転車の経路計画と動的制御に深層強化学習を適用した研究を体系的にレビューし、手法・応用・課題を整理したサーベイ論文。