Hongwei Fan
収録論文 10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
- AT-VLA: 適応的触覚注入による視覚言語行動モデルのフィードバック反応向上VLA/触覚/操作2026/5/1
接触を伴う操作タスクで視覚言語行動モデルの性能を高めるため、適応的に触覚情報を注入する仕組みと、高速な触覚反応を可能にする二重ストリーム構造を提案した。
- HiPolicy: 階層型マルチ周波数アクションチャンキングによるポリシー学習模倣学習2026/4/1
ロボットの模倣学習において、長期的な依存関係のモデリングと細かい閉ループ制御のトレードオフを解決するため、異なる周波数でアクション系列を予測する階層型マルチ周波数アクションチャンキングフレームワークを提案した。
- AnchorVLA4D: ロボット操作のためのアンカーベース時空間視覚言語行動モデルVLA/操作2026/3/1
視覚アンカーを用いて、操作中の空間認識と時間的文脈を強化する新しいVLAモデルを提案。初期シーンのアンカー画像と軽量な空間エンコーダを追加し、追加センサなしで性能を向上させた。
- FreeArtGS: 自由移動シナリオにおける関節物体のガウシアンスプラッティング再構成3D再構成2026/3/1
単眼RGB-Dビデオから自由に動く関節物体を再構成する新しい手法を提案。部品分割と関節推定を組み合わせ、エンドツーエンドで最適化する。
- Real2Edit2Real: 3D制御インターフェースによるロボット実演の生成sim2real2025/12/1
多視点RGBから3D再構成した点群を編集し、深度を主制御信号とする動画生成モデルで新しい操作実演を合成することで、1〜5件の実演から50件相当のデータを生成しデータ効率を10〜50倍向上させるフレームワーク。
- TwinAligner: 視覚・動的アライメントによる物理認識Real2Sim2Realでロボットマニピュレーションを実現sim2real2025/12/1
シミュレーションと実世界の視覚・動的ギャップをSDF再構成と3DGSレンダリング、剛体物理同定で埋め、シミュレーションで訓練した方策を実世界へゼロショット転移させるReal2Sim2Realシステムを提案。
- ロバストなロボット汎化のための忠実度を考慮したデータ構成sim2real2025/9/1
生成データ拡張におけるデータ構成を最適化問題として扱うCIFTを提案し、実データと合成データの混合比を情報忠実度に基づいて調整することで、ロボット政策の分布外汎化性能を大幅に向上させた。
- CorrectNav: 自己修正フライホイールによる視覚言語行動ナビゲーションモデルの強化VLAナビゲーション2025/8/1
訓練中の誤り軌道を自己修正データに自動変換して再学習を繰り返す「自己修正フライホイール」を提案し、単眼RGBベースのVLAナビゲーションモデルCorrectNavでR2R-CEとRxR-CEの成功率を大幅に更新した。
- SimLauncher: シミュレーション事前学習によるサンプル効率の高い実世界ロボット強化学習の起動sim2real2025/7/1
デジタルツインシミュレーションで視覚運動ポリシーを事前学習し、その知識を実世界強化学習の価値ブートストラップと行動提案に活用することで、サンプル効率と成功率を大幅に向上させるフレームワークを提案。
- BiAssemble: 両手協調アフォーダンス学習による幾何学的組み立てマニピュレーション2025/6/1
破片の点群から両手協調に必要なアフォーダンスを学習し、割れた器などの幾何学的組み立てを実現する手法を提案。実世界ベンチマークで従来法を上回る性能を示した。