Fanqi Lin

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

• VLA評価のためのシミュレーションと実世界の相関を改善する実践的レシピ
  VLA評価/sim2real2026/6/1

  シミュレーションと実世界の評価結果の相関を体系的に分析し、VLAポリシーの評価や改善にシミュレーションを効果的に活用するための指針を提供する研究。

• ロボットマニピュレーションのための大規模行動モデルの共訓練におけるデータモダリティと戦略の系統的研究
  マニピュレーション2026/2/1

  ロボット操作のための大規模行動モデルを共訓練する際に、5種類のデータモダリティと訓練戦略が性能に与える影響を大規模実験で調査し、視覚言語データと異なる身体のロボットデータの共訓練が汎化を大幅に改善することを示した。

• 触覚VLA：視覚-言語-行動モデルの物理知識を触覚汎化へ解き放つ
  VLA2025/7/1

  視覚・言語・行動モデルに触覚センシングを融合し、接触を伴うタスクで力制御と触覚フィードバックに基づく適応的な行動を可能にするフレームワークを提案。

• OneTwoVLA：適応的推論を備えた統合視覚言語行動モデル
  VLA2025/5/1

  行動と推論を単一モデルで統合し、必要な時だけ明示的に推論する適応的切替機構を導入したVLAモデル。長期的タスク計画やエラー回復、人間との対話、視覚的接地を実現。

• HuB: 極限ヒューマノイドバランスの学習
  ヒューマノイド制御2025/5/1

  ヒューマノイドロボットが片足立ちや高蹴りなどの極限的なバランス課題を強化学習で獲得するための、参照動作修正・バランス認識方策学習・sim-to-realロバスト訓練を統合したフレームワークを提案。

• ロボットマニピュレーションの模倣学習におけるデータスケーリング則
  マニピュレーション2024/10/1

  模倣学習において環境・物体・デモ数の増加が汎化性能に与える影響を大規模実験で調査し、環境と物体の多様性が重要であることを示した。

• CoPa: 基盤モデルと部位の空間制約による汎用ロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2024/3/1

  基盤モデルの常識知識を活用し、タスク指向の把持部位選択とタスクに応じた空間制約から6自由度エンドエフェクタ姿勢を生成する、追加学習不要の汎用マニピュレーション手法。

• Look Before You Leap: Unveiling the Power of GPT-4V in Robotic Vision-Language Planning
  2023/11/1