Hao Lin

収録論文 6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

• USER: 実世界オンライン方策学習のための統合拡張可能システム
  実世界オンライン学習/システム2026/2/1

  実世界のロボット群をGPUと同様に扱うハードウェア抽象化と非同期学習基盤を提供し、オンライン模倣・強化学習やVLAモデルを長期実験で効率的に訓練できるシステムを構築した。

• WoVR: 幻覚を制御してVLAポリシーを強化学習で事後学習する信頼可能なワールドモデルシミュレータ
  VLA2026/2/1

  不完全な学習済みワールドモデルをシミュレータとして使い、キーフレーム初期化ロールアウトとモデル・ポリシー共進化で幻覚の影響を抑え、VLAポリシーを強化学習で安定に事後学習する手法を提案。

• π_RL: フローベース視覚言語行動モデルのオンライン強化学習ファインチューニング
  VLA2025/10/29

  フローマッチングに基づく大規模VLAモデルに強化学習を適用するため、Flow-NoiseとFlow-SDEの2手法を提案し、分布内外で性能を向上させた。

• RLinf-VLA：視覚言語行動モデルの強化学習のための統合効率フレームワーク
  VLA2025/10/1

  多様なVLAモデルとRLアルゴリズム、シミュレータを統合し、効率的な強化学習を可能にするフレームワークを提案。LIBEROやManiSkillなどで高い成功率を達成。

• SurfAAV：新規マルチモーダル滑走型水空両用ビークルの設計と実装
  水空両用ロボット2025/6/1

  水上滑走・水中航行・空中飛行を1機でこなす水空両用ロボットSurfAAVを開発し、新機構の差動推力ベクタリング水中翼で浮力調整なしに高速滑走と潜航を実現、滑走離水による飛行も検証した。

• DriveAgent: LLMとマルチモーダルセンサ融合による自動運転のためのマルチエージェント構造化推論
  自動運転/マルチエージェント2025/5/1

  カメラ・LiDAR・GPS・IMUをLLM推論で統合し、知覚・分析・意思決定を担う複数のエージェントで自動運転の状況理解と判断を行うフレームワークを提案した論文。