Daichi Yashima
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA操作マニピュレーション移動マニピュレーション
※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
- NarrativeFlow: ロボット速度場を用いたフローベース視覚-言語-行動モデルVLA2026/10/1
言語条件付き操作において、ロボットの速度場を連続的なフローとしてモデル化し、フローマッチングで生成する手法を提案。複数ロボットのデータを活用でき、実世界タスクで成功率が向上。
- フローをフローとして：ロボット速度場を確率速度場としてモデル化しフローベース物体操作を実現操作2026/6/1
ロボットの動作を確率フローとしてモデル化し、フローマッチングに基づいて高品質かつ高速なロボットフロー生成を実現した物体操作フレームワークを提案。
- HiFlow: トークン化不要のスケール単位自己回帰ポリシー学習をフローマッチングで実現VLA2026/3/1
ロボットの行動は低次元連続ベクトルであるため、離散トークン化を不要とし、時間プーリングで多スケールの連続行動目標を構築する自己回帰ポリシーHiFlowを提案。単一ステージでエンドツーエンドに学習し、既存手法を上回る性能を示した。
- AnoleVLA: 深い状態空間モデルを用いたモバイル操作のための軽量視覚言語行動モデルVLA2026/3/1
言語指示に基づくロボット操作のための軽量な視覚言語行動モデルを提案し、深い状態空間モデルを用いて効率的に動作させ、実機で高い成功率と高速な推論を達成した。
- AIRoA MoMaデータセット：移動マニピュレーションのための大規模階層データセットマニピュレーション2025/9/1
移動マニピュレーション向けに、RGB画像・関節状態・6軸力覚センサ・ロボット内部状態を同期収録し、サブゴールとプリミティブ動作の2層注釈を付けた大規模実世界データセットを構築した。
- 複数画像からの移動マニピュレーション指示生成と自動評価指標の強化移動マニピュレーション2025/1/1
対象物体と収納場所の画像から移動マニピュレーション用の自由形式指示文を生成するモデルを提案し、学習ベースとn-gramベースの自動評価指標を報酬として組み込む訓練法で性能を向上させた。
- 二重緩和コントラスト学習と密ラベリングによるオープンボキャブラリ移動マニピュレーション移動マニピュレーション2024/12/1
家庭内画像から指示に合う物体と収納先を検索し、ロボットが物体を運ぶオープンボキャブラリ移動マニピュレーション手法RelaX-Formerを提案。実画像データセットと実機ゼロショット実験で有効性を示した。