Chenhao Lu
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション器用操作VLA全身制御視覚強化学習
※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
- MemoryWAM: 持続的メモリによる効率的な世界行動モデリングマニピュレーション2026/6/1
ロボット操作のための世界行動モデルに、最近のフレーム、イベント境界アンカーフレーム、長期履歴を要約するコンパクトなgistトークンを組み合わせたハイブリッドメモリ設計を導入し、長期的な記憶依存タスクを効率的に処理する手法を提案した。
- UniDex: 人間の一人称視点ビデオからの汎用器用ハンド制御のためのロボット基盤スイート器用操作2026/3/1
人間の一人称視点ビデオからロボット実行可能な軌道を生成し、統一された行動空間と3D VLAポリシーを用いて、複数の器用ハンドへの汎用制御を実現する基盤スイートを提案した。
- FASTer: ニューラル行動トークン化による効率的な自己回帰型視覚言語行動モデリングVLA2025/12/1
行動チャンクを単一チャネル画像として符号化する学習可能なトークナイザと、ブロック単位の自己回帰復号化を組み合わせ、推論速度とタスク性能を両立させたVLAフレームワークを提案。
- GalaxeaオープンワールドデータセットとG0デュアルシステムVLAモデルVLA2025/9/1
実環境で収集した大規模ロボット行動データセットを構築し、VLMによる計画とVLAによる実行を組み合わせた二重システムモデルG0を3段階学習で訓練した。
- Mobile-TeleVision: 予測的動作プライアによるヒューマノイド全身制御全身制御2024/12/1
上半身の精密操作をIKと動作リターゲティングで、下半身の歩行を強化学習で分離制御し、CVAEによる予測的動作プライアで両者を統合したヒューマノイド遠隔操作手法を提案。
- MENTOR: タスク指向摂動を備えた視覚強化学習のためのMixture-of-Expertsネットワーク視覚強化学習2024/10/1
視覚強化学習のサンプル効率を改善するため、MLPをMixture-of-Expertsバックボーンに置き換え、タスク指向の摂動機構を導入した手法MENTORを提案。実機のマニピュレーションタスクで平均83%の成功率を達成した。
- Uni-O4: Unifying Online and Offline Deep Reinforcement Learning with Multi-Step On-Policy Optimization2023/11/1