Han Yang
UMass Amherst
収録論文 10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
- フロンティアVLMエージェントはロボット汎用istになれるか？Embodied Agent Arenaによる実証研究VLA2026/10/1
VLMのロボット汎用性を評価するベンチマーク「Embodied Agent Arena」を提案し、7つのVLMを幾何推定・空間推論・アフォーダンス・タスク計画・操作の観点で比較した。精密推定は得意だが、協調的な目標指向行動の完遂に課題が残ることを示した。
- ロボットのインコンテキスト学習：手法と応用VLA2026/9/28
ロボットのインコンテキスト学習（ICL）に関する文献レビューであり、文脈条件付き方策、幾何学的実演転移、世界モデルベース制御、スキル・エージェントベース実行の4つのインターフェースに分類し、転移の前提や評価手法を整理する。
- DexTaG: 触覚をガイドにした強化学習による巧みな操作マニピュレーション2026/9/27
グローブ型モーションキャプチャの触覚信号を強化学習のガイドとして用い、人間の接触パターンを保ちながらロボットハンドの巧みな道具操作を実現するフレームワークを提案。
- SyncWorld: 視覚キャリブレーションによるワールドモデルのゼロショットシミュレータ化ワールドモデル/シミュレーション2026/9/8
ロボットの行動と視覚変化の対応を視覚キャリブレーションで文脈的に指定することで、未見環境でも追加学習なしに行動結果を正確にシミュレートできるワールドモデルを提案した。
- TopoRetarget: 巧みな操作のための相互作用を保持するリターゲティングマニピュレーション2026/6/1
人間の手と物体のデモンストレーションをロボットハンドに適応させる際、接触構造を保つリターゲティング手法を提案。接触精度とポリシー学習成功率を向上させ、実機へのゼロショット転送も実現。
- カスケード最適化による接触リッチ操作のための同時接触選択と計画マニピュレーション2026/5/1
接触リッチな操作タスクにおいて、接触位置の選択と操作軌道の計画を同時に行うカスケード最適化フレームワークを提案し、多様でロバストな操作行動を実現した。
- PhyScensis: 物理エンジンで拡張されたLLMエージェントによる複雑な物理シーン配置シーン生成/LLMエージェント2026/2/1
LLMエージェントと物理エンジンを組み合わせ、接触や支持・収納といった物理関係を考慮した複雑な3Dシーンを自動生成するフレームワークを提案。
- SLC²-SLAM: 共有潜在コードを用いた意味誘導ループ閉じ込みによるNeRF SLAMSLAM2025/1/1
NeRF SLAMで蓄積するドリフト誤差を抑えるため、再構成に使われる潜在コードを局所特徴として再利用し、意味情報で集約してループ検出を行う手法を提案した。
- 3D-Mem: 身体性エージェントのための3Dシーンメモリ身体性AI2024/11/1
探索領域を多視点画像の「メモリスナップショット」として記憶し、未探索領域の「フロンティアスナップショット」も活用することで、身体性エージェントの探索と推論を向上させる3Dシーンメモリを提案した。
- 部分的に観測可能な環境における土壌サンプル探索探索計画2024/8/1
限られた視界とアームの届く範囲で未知の屋外環境の土壌サンプルを効率的に探索するため、ヒューリスティック誘導探索法を開発し、シミュレーションで速度・移動距離・成功率の優位性を示した。