Dongjie Yu

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

• 分解と再構成：デモから学習したプリミティブと視覚運動ポリシーによる計画
  操作計画2026/7/1

  人間のデモを接触関係に基づいて原子スキルに分解し、視覚運動ポリシーとTAMPを統合して長期的な操作タスクを計画するフレームワークDR-LfDを提案した。

• 行動残差を超えて：ボトルネック潜在強化学習による実世界ロボットポリシーの操縦
  強化学習/模倣学習/操作2026/5/1

  事前学習済みの模倣ポリシーを、行動空間ではなくボトルネック潜在空間で強化学習により微調整する手法ZPRLを提案し、シミュレーションと実世界の操作タスクで性能を向上させた。

• BiKC+: キーポーズ条件付き協調認識型一貫性ポリシーによる両手階層模倣学習
  マニピュレーション2026/1/1

  両手作業を階層的模倣学習で扱い、高レベルでキーポーズを予測し低レベルで一貫性モデルにより1ステップで軌道生成する手法を提案。

• RL-100: 実世界強化学習による高性能ロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2025/10/1

  拡散視覚運動ポリシーに模倣学習と強化学習を統合し、軽量な蒸留で高速制御を実現した実世界ロボットマニピュレーションのフレームワーク。8つの多様な実タスクで100%の成功率を達成。

• SViP: 物体中心の動作プリミティブによる両腕視覚運動ポリシーのシーケンス化
  マニピュレーション2025/6/1

  人間のデモを両腕・片腕操作に分割し、視覚運動ポリシーとタスク・動作計画を統合することで、少ないデモでも長期的な両腕操作タスクを汎化可能にするフレームワークを提案。

• BiKC: 双腕ロボット操作のためのキーポーズ条件付き一貫性ポリシー
  マニピュレーション2024/6/1

  双腕操作を高レベルなキーポーズ予測と低レベルな軌道生成に分けた階層的模倣学習フレームワークを提案し、高速推論と成功率・効率の向上を実現した。

• Safe Offline Reinforcement Learning with Feasibility-Guided Diffusion Model
  2024/1/1
• Safe Model-Based Reinforcement Learning with an Uncertainty-Aware Reachability Certificate
  2022/10/1
• Reachability Constrained Reinforcement Learning
  2022/5/1
• Self-learned Intelligence for Integrated Decision and Control of Automated Vehicles at Signalized Intersections
  2021/10/1
• Encoding Distributional Soft Actor-Critic for Autonomous Driving in Multi-lane Scenarios
  2021/9/1
• Fixed-Dimensional and Permutation Invariant State Representation of Autonomous Driving
  2021/5/1