Hao Luo
収録論文 15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
- EMERGE-Policy: ロボットの心は単一ポリシーを超えて出現するVLA2026/8/30
複数の専門エージェントが協調して知覚・推論・検証・記憶を行うグラフ構造のエージェントフレームワークを提案し、追加のファインチューニングなしでベンチマークと実ロボット実験で高い性能を達成した。
- 器用なロボット操作のための人間中心の転移可能な触覚事前学習触覚/操作2026/7/1
人間の触覚データを大規模に収集し、ロボット操作のための触覚事前学習手法を提案した論文。
- Being-H0.7: 自己中心視点ビデオからの潜在世界行動モデルVLA2026/5/1
将来のフレーム生成をせずに、潜在空間での未来推論をVLAポリシーに組み込む新しいモデルを提案。訓練時のみ未来情報を使う二重分岐設計により、推論時は現在の観察のみで将来を考慮した行動決定を実現し、シミュレーションと実世界タスクで高性能を達成した。
- 視覚言語行動モデルにおける具現化推論の幻想を暴くVLA2026/4/1
標準ベンチマークの成功率と真の具現化推論能力の乖離を検証するため、因果介入と運動学的分離を用いた診断ベンチマークBeTTERを導入し、最先端VLAモデルが動的シナリオで重大な失敗を起こすことを実証した。
- 後続遷移の再重み付けによる保守的オフラインロボット方策学習オフライン強化学習2026/3/1
ロボットのオフライン事後学習で、各サンプルの行動後の結果に基づいて学習への影響度を再重み付けする手法PTRを提案。不均一なデータセットでの保守的な適応を改善する。
- Joint-Aligned Latent Action: 実世界データからのスケーラブルなVLA事前学習に向けてVLA2026/2/1
人間の操作動画から逆動力学と実行動に整合する潜在行動を学習し、大規模なVLA事前学習を可能にするフレームワークJALAを提案。
- 視覚-言語-行動モデルのスケーリング再考：アラインメント・混合・正則化VLA2026/2/1
VLAモデルのスケーリングを体系的に検証し、エンドエフェクタ相対の行動表現が異なる身体間の転移に重要である一方、異種ロボットデータの単純な混合は負の転移を招くことを示した研究。
- Being-H0.5: 人間中心のロボット学習をスケールさせ、異なる身体間の汎化を実現VLA2026/1/1
人間の動作データを共通言語として扱い、35,000時間超・30種のロボット身体のデータで学習するVLA基盤モデルを提案し、異なる身体間での汎化性能を大幅に向上させた。
- VLAモデルの信頼性指標としての輸送不一致VLA2025/12/1
フローマッチング型VLAモデルにおいて、観測特徴と行動表現間の輸送コストを信頼性指標として利用し、推論時に行動を反復修正する軽量プラグインDiGを提案した論文。
- 人間動画からの視覚-物理アライメントによる空間認識VLA事前学習VLA2025/12/1
人間の動画から3D視覚・動作アノテーションを抽出し、2D視覚と3D空間推論を事前学習で結びつけるVLAモデルを提案。下流のロボットタスクで2D視覚と3D動作の対応が改善し、汎化性能が向上した。
- RynnVLA-002：視覚言語行動と世界モデルの統合VLA2025/11/1
視覚言語行動モデルと世界モデルを統合し、環境の物理を学習して行動生成を洗練させるフレームワークを提案。シミュレーションと実機で性能向上を実証。
- Being-H0: 大規模人間動画からの視覚-言語-行動事前学習VLA2025/7/1
大規模な人間の動画を活用し、巧みな操作を可能にする視覚-言語-行動モデルを事前学習する手法を提案。物理指示チューニングにより、実世界のロボット操作への転移性能を向上させた。
- WorldVLA：自己回帰型行動世界モデルへの挑戦VLA2025/6/1
視覚・言語・行動モデルと世界モデルを統合し、行動と画像の相互生成を通じて行動生成と将来画像予測を同時に改善する自己回帰型フレームワークを提案。
- TransformerとGCNを統合した知的物流ロボットの経路計画アルゴリズム経路計画2025/1/1
Transformer・グラフニューラルネット・GANを組み合わせ、物流ロボットの経路を最適化する手法を提案し、走行距離15%減・時間効率20%向上・消費エネルギー10%減を達成した。
- バターを取って：YOLOv7とBERTを活用したデスクトップ型マルチタスクロボットアームの研究マニピュレーション2024/5/1
小型デスクトップロボットに音声認識・自然言語理解・視覚認識を組み合わせ、マルチモーダルな自律動作を実現した研究。