Dechen Gao
University of California, Davis
収録論文 12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
- DuoMind: 意味的通信による分散マルチロボット協調マルチロボット協調2026/10/1
VLMによる高レベル調整とVLAによる低レベル実行を組み合わせた分散階層型フレームワークで、ロボット間の意味的メッセージ交換により長期的な協調作業を実現した。
- Agile-WAM：接触の多いロボット制御のための俊敏な触覚ワールドアクションモデル触覚2026/9/17
視覚と触覚を共有潜在空間に符号化し、フローマッチングで行動と将来の視覚・触覚潜在を同時生成する触覚ワールドアクションモデルを提案。接触の時間スケールの違いを考慮したマルチホライズン予測で高精度かつ低遅延な接触リッチ操作を実現した。
- 報酬で視線を導く：リターン誘導コントラスト学習による視覚的注意の形成視覚RL2025/10/1
人間の中心窩視に着想を得て、リターンの差を自己教師信号として視覚RLエージェントに学習可能な注意機構を組み込み、サンプル効率を最大2.52倍改善した研究。
- 見て、集中して、行動する：人間の視線と周辺視型Vision Transformerによる効率的で頑健なロボット学習VLA2025/7/1
人間の視線運動を模した能動的視覚システムGIAVAを開発し、注視点に基づく周辺視パッチトークン化をViTに組み込むことで、計算量を大幅に削減しつつ背景の妨害に対する頑健性と高精度タスクの成功率を向上させた。
- VITA: 視覚から行動へのフローマッチングポリシーVLA2025/7/1
視覚表現から直接潜在行動へ流すノイズ・条件付け不要のフローマッチング方策を提案し、行動オートエンコーダとフロー潜在デコーディングで学習を安定化、従来比1.5〜2倍高速な推論を実現した。
- 自律運転のためのコミュニケーション型世界モデルの自己中心学習VLA2025/6/1
各エージェントが低次元の潜在表現で世界モデルを学習し、軽量な通信で情報共有しながら自己中心学習を行うMARL手法CALLを提案し、CARLAでの軌道計画タスクで性能向上を示した。
- 点群データを用いたインフラ測量の自動化：幾何計測とコンプライアンス評価のフレームワーク点群処理2025/5/1
点群データと深層学習を組み合わせ、スロープのADA基準適合性を自動評価するフレームワークを提案し、手動測定との比較で精度を検証した。
- IN-RIL: 模倣学習と強化学習を交互に組み合わせた方策ファインチューニング模倣学習/強化学習2025/5/1
強化学習の更新の合間に模倣学習の更新を定期的に挿入し、勾配を直交部分空間に分離することで、ファインチューニングの安定性とサンプル効率を向上させる手法を提案した。
- EI-Drive: 現実的な通信モデルを備えた協調知覚シミュレーションプラットフォーム協調知覚2024/12/1
CARLAを基盤に、伝送遅延や通信エラーを考慮した協調知覚モジュールを備えた自動運転シミュレーションプラットフォームを開発し、複雑な交通環境での安全性向上を実証した。
- MarineFormer: 動的海洋環境におけるUSVナビゲーションのための時空間アテンションモデルナビゲーション2024/10/1
USVのナビゲーションにおいて、局所的な流れ場の計測をセンサフュージョンと時系列アテンションで統合するTransformerベースの強化学習ポリシーを提案し、成功率を約23%向上させた。
- 能動視覚こそが全てかもしれない：双腕ロボットマニピュレーションにおける能動視覚の探求マニピュレーション2024/9/1
模倣学習に能動視覚を導入し、ロボットが人間の実演からカメラ視点を動的に変える方策を学習する双腕テレオペレーションシステムAV-ALOHAを提案し、実世界とシミュレーションで有効性を検証した。
- CarDreamer: 世界モデルベース自動運転のためのオープンソース学習プラットフォーム自動運転2024/5/1
世界モデルベース強化学習による自動運転アルゴリズムの開発・評価を可能にする初のオープンソース学習プラットフォームを提案し、世界モデルバックボーン、組み込みタスク、タスク開発スイートを提供する。