Dekun Lu

収録論文 4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

• TaskAnchor: 長期的マニピュレーションのための反応型VLAにおけるタスク状態の接地
  VLA2026/9/20

  視覚的に似た観測でも実行段階によって行動が異なる「タスク状態の曖昧さ」を解消するため、実行履歴に基づく軽量アダプタTaskAnchorを提案し、VLAの成功率を大幅に向上させた。

• Dexterity-BEV: 3D世界と行動の整合による汎用ロボットポリシー学習
  操作学習2026/6/1

  2D基盤モデルの限界を克服するため、カメラ校正と深度を用いて2D入力を3D頂点マップに変換し、BEV座標系で入力と行動を整合させることで、視点変化に頑健で汎用的な操作ポリシーを学習する手法を提案した。

• ImaginationPolicy：汎化可能で高精度かつ信頼性の高いロボットマニピュレーションのためのエンドツーエンド方策
  マニピュレーション2025/9/1

  ロボット操作のための新しい行動表現「Chain of Moving Oriented Keypoints (CoMOK)」を提案し、エンドツーエンドで学習可能な汎化・高精度・信頼性の高い操作方策を実現した。

• 衝突を考慮した微分可能ロボットレンダリング
  sim2real2025/3/1

  微分可能レンダリングにニューラル衝突分類器を組み込み、静的環境や自己との衝突を避ける行動最適化を可能にした。Eikonal正則化で勾配を安定化し、既存フレームワークに統合可能。