Dehao Huang
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA模倣学習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
- eRLT: 行動に関連するトークンルーティングによる効率的なVLA強化学習VLA2026/10/1
凍結したVLAモデルからタスク固有の行動関連特徴をトークンと層をまたいで抽出し、強化学習のサンプル効率を向上させる手法を提案。
- VLAConf: 視覚言語行動モデルのための校正されたタスク成功信頼度VLA2026/5/1
VLAモデルのタスク成功確率を、軽量な信頼度ヘッドで単一フォワードパス推定する手法を提案。既存手法より高速で、連続行動空間にも適用可能。
- Easy-IIL: アシスタント専門家による対話型模倣学習の人間の操作負担軽減模倣学習2026/3/1
対話型模倣学習において、モデルベースの模倣手法をアシスタント専門家として活用し、人間の介入を最小限に抑えつつ性能を維持するフレームワークを提案した。
- HGDiffuser: 人間誘導型把持拡散モデルによる効率的なタスク指向把持生成マニピュレーション2025/3/1
人間の把持実演を拡散モデルの誘導サンプリングに組み込み、6自由度のタスク指向把持を一段階で直接生成する手法を提案し、従来の二段階手法より高効率・高品質を実現した。
- RTAGrasp: 人間の動画からの検索・転移・整合によるタスク指向把持の学習マニピュレーション2024/9/1
人間の把持動画から把持位置と方向の制約を抽出し、視覚基盤モデルで対象物に転移してロボットの動作に整合させる、訓練不要のタスク指向把持フレームワークを提案。
- FoundationGrasp: 基盤モデルによる汎化可能なタスク指向把持マニピュレーション2024/4/1
基盤モデルのオープンエンドな知識を活用し、未知の物体やタスクにも汎化できるタスク指向把持フレームワークを提案。実機実験で有効性を検証。
- Efficient Object Rearrangement via Multi-view Fusion2023/9/1
- GraspGPT: Leveraging Semantic Knowledge from a Large Language Model for Task-Oriented Grasping2023/7/1
- Task-Oriented Grasp Prediction with Visual-Language Inputs2023/2/1