Haotao Lu

収録論文 3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

• EmbodiRSI: データ効率の良いロボット適応のための再帰的自己改善
  sim2real2026/9/30

  実環境からシミュレーションを構築し、失敗に基づく適応的データ収集と誤り訂正を繰り返すことで、少ない実機データでロボットマニピュレーション方策を効率的に適応させるシステムを提案。

• SelfWAM: 自己接地型統一ワールドアクションモデルによる高速ロボット制御
  VLA2026/8/1

  ロボットの行動と将来の観測を同時に予測する統一モデルを提案し、行動条件付きの将来予測を自己マスクで接地することで、ポリシー学習の性能を向上させた。

• ViTacWorld: 接触の多いロボット操作のための視覚-触覚ワールドモデルのスケーリング
  操作2026/7/1

  実データとシミュレーションを組み合わせて視覚・触覚・動作データを大規模に収集し、動作条件付きで視覚と触覚のフィードバックを予測するワールドモデルを構築。これにより接触の多い操作タスクのポリシー改善と評価を実現する。