Di Chen

収録論文 8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

• τ0-WM: ロボット操作のための統合ビデオ・アクション世界モデル
  VLA/世界モデル2026/6/1

  ロボット操作のための、ポリシー学習・ビデオ予測・行動評価を単一の未来予測フレームワークに統合した世界モデルを提案。実ロボットデータ約27,300時間で訓練し、推論時に候補行動のサンプリングと評価・修正を行うことで、長期的で細かい操作タスクで高い性能を示した。

• GE-Sim 2.0: ロボット操作のための包括的クローズドループ映像世界シミュレータへのロードマップ
  シミュレーション2026/5/1

  ロボット操作のためのクローズドループ映像世界シミュレータGE-Sim 2.0を提案。実ロボットデータで再学習し、状態デコーダ、世界判定器、高速化モジュールを追加して、映像シミュレーションからポリシー学習へのループを閉じる。

• Real2Edit2Real: 3D制御インターフェースによるロボット実演の生成
  sim2real2025/12/1

  多視点RGBから3D再構成した点群を編集し、深度を主制御信号とする動画生成モデルで新しい操作実演を合成することで、1〜5件の実演から50件相当のデータを生成しデータ効率を10〜50倍向上させるフレームワーク。

• Act2Goal: ワールドモデルから汎用ゴール条件付き政策へ
  マニピュレーション2025/12/1

  視覚的ゴールと現在の観測から、目標条件付きワールドモデルで中間視覚状態を生成し、マルチスケール時間制御で長期的なマニピュレーションを実現する汎用政策を提案。

• ロバストなロボット汎化のための忠実度を考慮したデータ構成
  sim2real2025/9/1

  生成データ拡張におけるデータ構成を最適化問題として扱うCIFTを提案し、実データと合成データの混合比を情報忠実度に基づいて調整することで、ロボット政策の分布外汎化性能を大幅に向上させた。

• 保守的ソフトアクタークリティックによる効果的な強化学習制御
  強化学習2025/5/1

  エントロピーと相対エントロピー正則化を組み合わせたCSACを提案し、探索と安定性のバランスを改善してロボット制御タスクでの性能を向上させた。

• 信号なし交差点における安全重視軌道計画のための拡散モデルと動的高次制御バリア関数
  軌道計画2024/12/1

  拡散モデルと動的高次制御バリア関数を組み合わせ、信号のない交差点で左折・右折・直進を安全かつ効率的に計画する手法を提案。

• Risk-anticipatory autonomous driving strategies considering vehicles' weights, based on hierarchical deep reinforcement learning
  2024/1/1