Dian Wang
収録論文 34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
- アクションマップポリシー：ピクセル分類による3D閉ループ操作の学習マニピュレーション2026/7/1
ロボットの操作行動をカメラ画像平面上のピクセル位置として分類問題に変換し、高次元で多峰性の行動を効率的に学習する手法を提案。拡散ポリシーより高速で高精度な推論を実現。
- フレーム混合ポリシー：双腕移動操作のためのマルチフレーム行動ノイズ除去拡散ポリシー/双腕操作/移動操作2026/7/1
拡散ベースの視覚運動ポリシーにおいて、複数の座標フレームで同期して行動ノイズ除去を行う新しい手法を提案し、シミュレーションと実機の双腕移動操作タスクで性能を実証した。
- Pix2Act: 等変オーグメンテーションを用いた画像空間操作ポリシーマニピュレーション2026/7/1
カメラ平面上の2D軌跡として操作行動を表現し、三角測量でエンドエフェクタの姿勢を復元する模倣学習手法を提案。観測と行動を同じ座標系に揃えることで等変変換を可能にし、汎化性能を向上させた。
- HoMMI: 人間のデモンストレーションから全身移動マニピュレーションを学習移動マニピュレーション2026/3/1
ロボットを使わずに人間のデモンストレーションから全身移動マニピュレーションを学習するデータ収集・方策学習フレームワークを提案し、自己中心視センシングと身体差を埋めるハンド・アイ方策設計により長期的な移動操作タスクを実現した。
- 触覚等変性を利用した残差回転補正触覚2025/11/1
触覚センサのSO(2)対称性を利用し、少ないデータで物体の回転を補正する等変ネットワークを提案。実機で未学習の把持姿勢にも汎化する。
- 物体中心表現による汎化可能な階層的スキル学習マニピュレーション2025/10/1
物体中心のスキルプリミティブを介して視覚言語モデルと低次視覚運動ポリシーを橋渡しし、少ないデモでロボット操作の汎化とサンプル効率を大幅に向上させる階層的学習フレームワークを提案。
- 拡散ポリシーに对称性を組み込むための実践的ガイドVLA2025/5/1
拡散ポリシーに完全な同変設計を必要とせず、不変表現や同変視覚エンコーダ、フレーム平均化などの実践的手法で対称性の利点を組み込む方法を検討し、その有効性を実験的に示した。
- 球面投影による3D同変視覚運動ポリシー学習VLA2025/5/1
単眼RGB画像から球面に特徴を投影し、点群再構成なしでSO(3)同変な拡散ポリシーを学習する手法を提案。
- 等変モデルと把持スコア最適化によるプッシュ・把持方策学習マニピュレーション2025/4/1
SE(2)等変性を取り入れたネットワークと把持スコア最適化により、散らかった環境でのプッシュと把持を統合的に学習する手法を提案し、シミュレーションと実機で成功率を大幅に改善した。
- フレーム転送による階層的同変方策マニピュレーション2025/2/1
高レベル方策の出力を低レベル方策の座標フレームとして用いるフレーム転送インターフェースを提案し、両階層にドメイン対称性を組み込んだ階層的同変方策を実現した。複雑なロボットマニピュレーションで最先端性能を達成。
- 粗から細への3Dキーフレームトランスポーターマニピュレーション2025/2/1
キーフレーム模倣学習における双同変対称性を利用し、把持物体とシーンの特徴の相互相関で行動を評価するTransporter Networksベースの手法を提案。粗から細へのSE(3)行動評価により、シミュレーションで10%以上、実機実験で平均55%の性能向上を達成した。
- MATCH POLICY：点群位置合わせから操作ポリシーへのシンプルなパイプラインマニピュレーション2024/9/1
ピック＆プレースの対象をデモと点群位置合わせで対応付けることで、学習なしに高精度な操作ポリシーを実現する手法を提案。
- 部分観測下における同変強化学習強化学習2024/8/1
部分観測環境で群対称性の同変性をニューラルネットに組み込み、過去の解を再利用することでサンプル効率と性能を高める強化学習手法を提案した。
- OrbitGrasp: SE(3)同変な把持学習マニピュレーション2024/7/1
点群入力からSE(3)把持姿勢を検出するため、球面調和基底で連続的な把持品質関数を学習するSE(3)同変モデルを提案し、シミュレーションと実機で性能を向上させた。
- 同変拡散ポリシー模倣学習2024/7/1
拡散モデルを用いた模倣学習にSO(2)同変性を導入し、ノイズ除去関数のサンプル効率と汎化性能を向上させる手法を提案。
- 想像ポリシー：生成的点群モデルを用いたマニピュレーションポリシーの学習マニピュレーション2024/6/1
目標状態の点群を生成し、剛体動作推定で行動に変換するマルチタスク・キーフレームポリシーを提案。RLbenchで高性能を示し、実機でも検証した。
- 同変オフライン強化学習オフラインRL2024/6/1
ロボット操作タスクを回転対称問題として捉え、SO(2)同変ニューラルネットワークをオフラインRL（CQL・IQL）に導入し、少数のデモンストレーションでも性能が向上することを示した。
- テキスト・視覚関連性と同変言語マッピングによる効率的で堅牢な言語条件付きマニピュレーションの学習言語条件付きマニピュレーション2024/6/1
事前学習済み視覚言語モデルと同変言語マッピングを組み合わせ、少ないロボットデータで言語指示に基づく操作を高精度かつ堅牢に実現する手法GEMを提案。
- Fourier Transporter: Bi-Equivariant Robotic Manipulation in 3D2024/1/1
- Leveraging Symmetries in Pick and Place2023/8/1
- On Robot Grasp Learning Using Equivariant Models2023/6/1
- The Surprising Effectiveness of Equivariant Models in Domains with Latent Symmetry2022/11/1
- Edge Grasp Network: A Graph-Based SE(3)-invariant Approach to Grasp Detection2022/11/1
- SEIL: Simulation-augmented Equivariant Imitation Learning2022/11/1
- Leveraging Fully Observable Policies for Learning under Partial Observability2022/11/1
- BulletArm: An Open-Source Robotic Manipulation Benchmark and Learning Framework2022/5/1
- $\mathrm{SO}(2)$-Equivariant Reinforcement Learning2022/3/1
- On-Robot Learning With Equivariant Models2022/3/1
- Equivariant Transporter Network2022/2/1
- Sample Efficient Grasp Learning Using Equivariant Models2022/2/1
- Equivariant $Q$ Learning in Spatial Action Spaces2021/10/1
- Action Priors for Large Action Spaces in Robotics2021/1/1
- Policy learning in SE(3) action spaces2020/10/1
- Towards Assistive Robotic Pick and Place in Open World Environments2018/9/1