Fan Jia
収録論文 13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
- UniLab: GPU中心パラダイムを超えたロボット強化学習のためのヘテロジニアスアーキテクチャ強化学習/システムアーキテクチャ2026/5/1
CPUシミュレーションとGPU学習を分離したヘテロジニアスな強化学習システムUniLabを提案し、GPUシミュレーションに依存せずに3〜10倍の学習効率向上を実証した。
- DM0: フィジカルAIに向けた身体性ネイティブな視覚-言語-行動モデルVLA2026/2/1
身体性を後付けでなく最初から統合し、大規模事前学習からフローマッチング行動専門家と空間Chain-of-Thoughtで操作とナビゲーションを統一的に学習するVLAフレームワークDM0を提案。
- RoboChallenge：実機ロボットによる具現化ポリシーの大規模評価VLA2025/10/1
多数のモデルとタスクを実機で評価するオンラインシステムRoboChallengeを構築し、初期ベンチマークTable30で最新VLAモデルを調査した。
- Dexbotic: オープンソース視覚-言語-行動ツールボックスVLA2025/10/1
複数のVLAモデルを単一環境で再現・開発できるPyTorchベースのオープンソースツールボックスを提供し、高性能な事前学習済みモデルも公開した。
- MUVLA: 地図理解による物体ナビゲーションの探索学習VLA2025/9/1
セマンティックマップを活用して履歴情報を構造化し、報酬誘導型のリターンモデリングで探索行動を学習する物体ナビゲーション用VLAモデルを提案。
- RAGNet：汎用把持に向けた大規模推論ベースのアフォーダンスセグメンテーションベンチマーク把持2025/7/1
人間の指示に基づく物体のアフォーダンスを大規模に学習・評価するためのベンチマークRAGNetと、それを用いた把持フレームワークAffordanceNetを提案し、実世界での汎化性能を示した。
- RoboMatrix: スキル中心の階層型フレームワークによるオープンワールドでのスケーラブルなロボットタスク計画と実行VLA2024/12/1
多様なタスクから汎用メタスキルを抽出し、LLMによるタスク分解と移動・操作を統合したVLAモデルで未見タスクを遂行するスキル中心の階層型ロボットフレームワークを提案した。
- RoboGSim: 実世界からシミュレーションを経て実世界へ戻るロボット用ガウシアンスプラッティングシミュレータsim2real2024/11/1
3Dガウシアンスプラッティングと物理エンジンを組み合わせ、実世界のロボット操作データを高忠実度でシミュレーションし、実機へのゼロショット転移を可能にするReal2Sim2Realシミュレータを提案。
- SegGrasp: セマンティック・幾何学誘導セグメンテーションによるゼロショットタスク指向把持マニピュレーション2024/10/1
視覚言語モデルと凸分解による幾何情報を組み合わせ、学習なしで対象物の機能部位を狙うゼロショット把持を実現したフレームワーク。
- RoboDriveチャレンジ：あらゆる条件でいつでもどこでも走行する自動運転知覚2024/5/1
悪天候やセンサ故障など想定外の状況でも頑健に知覚できる自動運転技術を競う2024年RoboDriveチャレンジの報告で、BEV検出や地図セグメンテーションなど4タスクで140チームが参加した。
- SubjectDrive: 被写体制御による自動運転向け生成データのスケーリング自動運転/生成データ2024/3/1
被写体を制御できる生成モデルを開発し、多様な生成データを大量に作ることで自動運転の認識モデルの性能を継続的に向上させられることを示した。
- ADriver-I: A General World Model for Autonomous Driving2023/11/1
- Adaptive Agent Architecture for Real-time Human-Agent Teaming2021/3/1