Guangrun Li

Peking University

収録論文 4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

• HAF: 階層的アクションフローとスペクトル潜在RLによる汎用VLAのヒューマノイド全身移動操作への適応
  ヒューマノイド/VLA/強化学習2026/8/17

  汎用VLA基盤モデルをヒューマノイドの全身移動操作に適応させるための2部構成フレームワークHAFを提案。階層的なアクション生成とオンラインRLによるポリシー改善を実現する。

• Demo-JEPA: ワンショット異種エンボディメント模倣のための共同埋め込み予測アーキテクチャ
  模倣学習2026/5/1

  デモンストレーションを動作ではなく将来の目標状態として捉え、JEPAベースの世界モデルで視覚デモを目標エージェントの潜在軌跡に変換し、自己の学習済みダイナミクスで計画・実行する異種エンボディメント模倣フレームワークを提案。

• RoboMIND 2.0：汎用身体知能のためのマルチモーダル両腕移動マニピュレーションデータセット
  マニピュレーション2025/12/1

  6種類のロボットで集めた31万件超の両腕操作・移動マニピュレーション軌道（触覚・シミュレーション含む）を公開し、階層型VLM+VLAシステムMIND-2を提案した論文。

• H2R: 動画からのロボット事前学習のための人間からロボットへのデータ拡張
  sim2real2025/5/1

  一人称視点の人間動画をロボット視点の映像に変換するデータ拡張パイプラインH2Rを提案し、人間とロボットの見た目のギャップを埋めることで、シミュレーションと実機の両方で下流タスクの成功率を向上させた。