Haotian Liang
The University of Hong Kong
収録論文 9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
- 予想外のロボットポリシー：GPT-6 AstraのRoboDojoとその先における初期評価VLA2026/9/21
大規模言語モデルをロボット操作のポリシーとして直接使えるかを検証し、GPT-6 Astraが公開ポリシーを上回る成功率を示す一方、精度や動的制御を要するタスクは苦手であることを明らかにした。
- XPolicyLab: ロボットポリシー評価と展開のための統一標準・オープンエコシステムロボットポリシー評価2026/8/1
ロボットポリシーの評価と展開を統一する標準規格とオープンエコシステムを提案し、N個のポリシーとM個の環境の接続コストをO(NM)からO(N+M)に削減した。
- RxBrain：言語と視覚の推論・想像を統合した身体化認知基盤モデルVLA2026/7/1
身体化認知のための基盤モデルRxBrainを提案。言語による計画構造と視覚による世界状態予測を統合し、単一の計画シーケンスで表現する。
- 練習が方策を生む：人間のデモンストレーションなしでロボット能力をブートストラップし強化する操作2026/7/1
本論文は、人間のデモンストレーションなしでロボットが自律的に経験を蓄積し、再利用可能な行動を経て効率的な視覚運動ポリシーへと能力を進化させる自己改善型の階層的エージェントHEROを提案する。
- dVLA-RL: 離散拡散ビジョン・ランゲージ・アクションモデルに対する軌跡上の強化学習VLA/強化学習2026/6/1
離散拡散型VLAモデルの強化学習を可能にするため、生成過程をマルコフ決定過程とみなし、軌跡の結合確率を目的関数とする手法を提案した。
- HiVLA: 視覚基盤中心の階層型身体化操作システムVLA/操作2026/4/1
高レベルの意味的計画と低レベルの運動制御を分離した階層型VLAシステムを提案し、VLMの推論能力を保ちつつ、拡散トランスフォーマーによる行動生成で長期的なスキル合成と細かい操作を向上させた。
- MM-ACT: マルチモーダル並列生成から行動を学習する統合VLAモデルVLA2025/12/1
テキスト・画像・行動を共有トークン空間で統合し、並列デコードで生成するVLAモデルを提案。LIBEROや実機Franka、RoboTwin2.0で高い成功率を達成した。
- OWMM-Agent：マルチモーダルなエージェントデータ合成によるオープンワールド移動マニピュレーション移動マニピュレーション2025/6/1
オープンワールド移動マニピュレーションのためのマルチモーダルエージェントアーキテクチャと、VLMをファインチューニングするデータ合成パイプラインを提案し、実世界でSOTA性能と汎化を実現した。
- We Choose to Go to Space: Agent-driven Human and Multi-Robot Collaboration in Microgravity2024/2/1