Guanxing Lu
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
- 堅牢なマルチロボット操作のための閉ループマルチエージェントフレームワーク群制御2026/7/1
LLMを用いた階層型閉ループエージェントフレームワークを提案し、複数ロボットの協調操作を実現。計画・操作・検証の3エージェントが連携し、実世界実験で高い成功率と適応性を示した。
- 汎用ロボット制御のためのネイティブなビデオ・アクション事前学習VLA2026/7/1
ロボット制御に特化したビデオ・アクション基盤モデルLingBot-VA 2.0を提案。意味的視覚・行動トークナイザ、因果事前学習、スパースMoE、非同期推論により、複雑な操作タスクでの数ショット汎化を実現した。
- BrickCraft: 状況に応じた手動ガイダンスによる視覚運動スキル合成を用いた長期的なブロック組み立て組み立て/スキル合成2026/5/1
ブロック組み立てを、参照ブロック基準の相対表現で分解し、状況に応じたマニュアルで空間ガイダンスを与える再利用可能なプリミティブスキルを合成して実行するフレームワークを提案。限られたデモから学習し、未知構造への汎化を実証した。
- RoDyn: ロボット操作のための対話型ロボット・ダイナミック2.5D世界モデルの構築世界モデル2025/10/1
ロボット操作のための幾何学的・運動学的推論を組み込んだ2.5D世界モデルを提案し、実世界模倣学習の成功率を42%向上させた。
- RESample: 探索的サンプリングによるロボットマニピュレーションのための堅牢なデータ拡張フレームワークデータ拡張2025/10/1
VLAモデルの失敗復帰データ不足を補うため、保守的カバレッジ関数で不足領域を特定し、探索行動と復帰行動を能動的にサンプリングしてデータ拡張するフレームワークを提案。LIBEROと実機で最大12%の成功率向上を達成。
- ロボットマニピュレーションのための人間参加型オンライン棄却サンプリングマニピュレーション2025/10/1
オンライン棄却サンプリングと人間による修正を組み合わせ、VLAモデルを安定かつ高精度に微調整する手法Hi-ORSを提案し、実機で接触の多い操作を短時間で習得させた。
- VLA-Reasoner: オンラインMCTSによる推論で視覚言語行動モデルを強化VLA2025/9/1
VLAモデルにテスト時スケーリングを適用し、ワールドモデルとMCTSで将来状態を予測・探索することで長期的な操作タスクの性能を向上させるプラグイン手法を提案。
- GWM: ロボットマニピュレーションのためのスケーラブルなガウス世界モデルマニピュレーション2025/8/1
ロボット操作のためのガウス世界モデル(GWM)を提案し、ガウスプリミティブの伝播を予測して将来状態を再構成することで、模倣学習とモデルベース強化学習を支援する。
- ManiGaussian++：階層的ガウス世界モデルによる汎用ロボット両腕マニピュレーションマニピュレーション2025/6/1
両腕ロボットのマルチタスク操作のため、役割の異なる腕を区別するガウス表現とリーダー・フォロワー型の階層的世界モデルを導入し、時空間ダイナミクスを予測して性能を向上させた。
- VLA-RL：スケーラブルな強化学習による汎用ロボットマニピュレーションの習得VLA2025/5/1
事前学習済みVLAモデルをオンライン強化学習で改善し、スパース報酬をVLMベースの報酬モデルで補うことで、LIBEROの40タスクで最高性能を達成した。
- AnyBimanual：単腕ポリシーを汎用両腕マニピュレーションへ転移マニピュレーション2024/12/1
事前学習済みの単腕ポリシーをスキルマネージャと視覚アライナで両腕タスクに転移し、少ない実演で汎用両腕マニピュレーションを実現する手法を提案。
- ManiCM: ロボットマニピュレーションのための一貫性モデルによるリアルタイム3D拡散ポリシーマニピュレーション2024/6/1
拡散モデルに一貫性制約を課すことで、点群入力からロボットの行動を1ステップで生成するリアルタイムマニピュレーションモデルを提案し、従来手法を平均10倍高速化した。
- ManiGaussian: マルチタスクロボット操作のための動的ガウシアンスプラッティングマニピュレーション2024/3/1
将来のシーン再構成を通じてシーンの動きを捉える動的ガウシアンスプラッティング手法を提案し、言語条件付きロボット操作タスクの成功率を向上させた。