Haoran Liao

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

• メートル単位で行動する：精密ロボット操作のための計量的相互作用の学習
  マニピュレーション2026/9/16

  物体とシーンに対する動作の計量的な関係を明示的にモデル化し、VLAやWAMモデルの操作精度を向上させるフレームワークを提案した。

• LayerRoute: 行動条件付きレイヤー混合ルーティングによる視覚言語行動ポリシー
  VLA2026/9/5

  視覚言語行動(VLA)ポリシーにおいて、行動モジュールの状態に応じてVLMのレイヤー表現を動的に混合・再利用するルーティング手法を提案し、シミュレーションと実世界で性能を向上させた。

• 動的操作の実現：単一の静的デモからの動的マニピュレーション学習
  マニピュレーション2026/8/1

  単一の静的デモから多様な動的操作のデモを合成するデータ拡張パイプラインと、タスクの動的特性に応じて推論頻度を調整する適応的ポリシーを提案し、シミュレーションと実世界で高いデータ効率と性能を達成した。

• LDA-1B：汎用身体データ取り込みによる潜在ダイナミクス行動モデルのスケーリング
  VLA2026/2/1

  異種の身体データからダイナミクス・方策・視覚予測を統合学習する10億パラメータのロボット基盤モデルを提案し、接触・器用・長距離タスクで性能を向上させた。

• CycleManip: 履歴知覚と理解を活用した周期タスクマニピュレーション
  マニピュレーション2025/12/1

  ロボットが周期的な動作を指定された終了時刻まで行うタスク（例：瓶を振る、釘を打つ）を、履歴の効果的な知覚と理解によりエンドツーエンドの模倣学習で実現するフレームワークとベンチマークを提案。

• TypeTele: 操作タイプでテレオペレーションに器用さを引き出す
  テレオペレーション2025/7/1

  人間の手の動きを模倣するのではなく、ロボットハンド特有の操作タイプをライブラリ化し、MLLMでタスクに適したタイプを選択することで、テレオペレーションの器用さと成功率を向上させるシステムを提案。