Han Yu

Beijing Institute of Technology

収録論文 5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

• BICPO-VLA: 行動識別による継続選好最適化を用いた滑らかな非同期視覚言語行動制御
  VLA2026/8/14

  ロボットの動作生成中に生じる要求から引き継ぎまでのギャップを、行動意図の識別、Haar部分空間による動作チャンク分解、参照相対Flow-DPOによる適応の3段階で解消する手法を提案した。

• PBD-AG: 不確実性を考慮した検査を備えた持続的ベースライン-デルタ能動グラフによる長時間稼働サービスロボットのための世界モデル
  サービスロボット/世界モデル2026/8/1

  長時間稼働するサービスロボット向けに、安定した構造物と変化する物体イベントを分離した持続的な世界モデルを構築するフレームワークを提案。ロボットが自律的に環境を探索し、物体の状態を確率的に管理し、検査視点を選択することで、長期的な認識の信頼性を向上させる。

• 自己運動ダイナミクス拡張ワールドモデルによる自動運転のゼロショット車両間適応
  自動運転2026/7/1

  自動運転のワールドモデルに自己運動の事前知識を組み込み、シーン予測精度を向上させるとともに、未見の車両へのゼロショット適応を実現する手法を提案した。

• Extreme-RGMT: 高ダイナミックスキルの継続学習による堅牢な汎用ヒューマノイド制御
  ヒューマノイド制御2026/7/1

  汎用の動作追跡ポリシーと専門的な高ダイナミック動作の実行を両立させるため、継続学習フレームワークを提案し、難易度に基づくサンプリングと軌道再サンプリングで性能を向上させた。

• ロバストで汎化可能なヒューマノイド動作追従
  ヒューマノイド制御2026/1/1

  因果的時系列エンコーダとマルチヘッドクロスアテンションで動力学に応じて参照動作を集約し、転倒回復カリキュラムを組み合わせることで、少ないデータで汎化・ロバストなヒューマノイド全身制御を実現した。