Feng Jiang
収録論文 11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
- BiRoAD: 双腕マニピュレーションのための共有・役割適応表現学習マニピュレーション2026/9/20
双腕ロボットの動作を「腕交換で不変な協調構造」と「役割に応じて変化する成分」に分解し、役割の偏りに頑健な模倣学習を可能にする特徴変換フレームワークを提案。
- LD4WAM: 人間のビデオから潜在ダイナミクスを学習するワールドアクションモデルVLA2026/8/23
人間のビデオからロボットの行動に直接使える潜在ダイナミクスを学習し、将来のビデオ生成と行動条件付けを組み合わせたワールドアクションモデルを提案。5,000時間以上のデータで事前学習し、シミュレーションと実機で高い性能を達成。
- AnyScene: 任意の場所とその先における高制御性運転シーン生成に向けて自動運転/シーン生成2026/5/1
BEVレイアウトからセマンティック占有シーケンスを生成し、それを基にマルチビュー運転ビデオを合成する統一的な占有中心フレームワークを提案。クロスデータセットやユーザー定義のレイアウトに対して高精度な制御と長期的生成を実現する。
- 見ることからシミュレーションへ：デジタルいとこによる高忠実度生成シミュレーションで汎用ロボット学習と評価を実現sim2real2026/4/1
実世界のパノラマ画像から高忠実度のシミュレーションシーンを生成し、さらに多様な「デジタルいとこ」シーンを合成することで、ロボットの汎用学習と評価を効率化する生成フレームワークを提案した。
- ロボット操作におけるワールドモデル評価のためのベンチマーク RoboWM-Benchベンチマーク/ワールドモデル2026/4/1
ロボット操作タスクに特化した、ビデオワールドモデルの物理的実行可能性を評価するベンチマークを提案。生成動画を実行動作に変換し、シミュレーションで検証する。
- BiPreManip: 予期的協調によるアフォーダンスに基づく両腕準備的操作の学習両腕操作2026/3/1
直接掴みにくい物体や機能的操作が難しい物体に対して、一方の腕が準備的操作を行い他方の腕の目標動作を可能にする両腕協調タスクを扱い、視覚アフォーダンスに基づくフレームワークを提案した。
- AoE: 身体性AIのための常時オンの一人称視点人間動画収集システムデータ収集2026/2/1
スマホと首掛けホルダーを使い、誰でもどこでも一人称視点の実世界インタラクション動画を低コストで収集し、身体性基盤モデルの学習データ不足を解消するシステムを提案。
- MaP-AVR: 視覚言語モデルと検索拡張生成を活用したエージェントのためのメタアクションプランナータスクプランニング2025/12/1
ロボットの行動を「移動/回転・エンドエフェクタ状態変化・環境との関係」からなるメタアクションに抽象化し、RAGでLLM/VLMの計画を支援するタスクプランナーを提案。
- PPTP: 協働性能に導かれた生理信号による人間-ロボット協働での信頼予測人間-ロボット協働/信頼予測2025/6/1
人間-ロボット協働において、心電・皮膚電気・筋電の生理信号と協働性能を統合し、個人差を補正しながら信頼レベルを予測する枠組みを提案した。3段階分類で81%超、7段階分類で74.3%の精度を達成した。
- EaqVLA: 視覚-言語-行動モデルのための符号化整合量子化VLA2025/5/27
VLAモデルの量子化におけるトークン不整合問題を分析し、符号化整合を考慮した混合精度量子化フレームワークを提案。既存手法より高い量子化性能と加速を実現。
- 認知負荷が人とロボットのハイブリッド協調における信頼に与える影響人間ロボット協調2024/12/1
人とロボットが協力してピラミッドを組み立てる実験を行い、認知負荷が高いほどロボットへの信頼が増すことを明らかにした研究。