Hongyang Cheng

EvoPhys AI

収録論文 5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

• ロボ・ドーパミン2.0：ロボット操作のための履歴条件付き・OOD認識プロセス報酬モデリング
  マニピュレーション2026/8/16

  VLAモデルのロボット操作における報酬設計を改善するため、履歴とOOD（分布外）を考慮したプロセス報酬モデルを提案し、ペアワイズ予測インターフェースとSigned-Hopカリキュラムで学習精度を向上させた。

• WorldSimProbe: 身体的操作のための行動条件付きワールドモデルにおけるシミュレータ忠実度の診断
  シミュレーション評価2026/8/1

  行動条件付きワールドモデル（ACWM）が物理シミュレータとして忠実に機能するかを検証するための評価手法「WorldSimProbe」を提案し、複数のベンチマークで既存モデルの欠陥を明らかにした。

• FORCE: 価値校正ウォームアップと自己蒸留による効率的なVLA強化学習ファインチューニング
  VLA/強化学習2026/6/1

  VLAモデルの強化学習ファインチューニングを安定化・高速化する3段階フレームワークFORCEを提案。価値校正ウォームアップと自己蒸留でサンプル効率を改善し、シミュレーションと実機で成功率を大幅に向上させた。

• RoboCOIN: 統合マニピュレーションのためのオープンソース両腕ロボットデータ収集
  マニピュレーション2025/11/1

  15種類のロボットプラットフォームから18万件以上の両腕操作デモを集めた大規模データセットを構築し、階層的な注釈とデータ処理パイプラインを提供した。

• データ選択を用いたデータ駆動型MPCによる柔軟ケーブル駆動ロボットアームの制御
  マニピュレーション2025/7/1

  物理モデルを使わず入出力データのみからケーブル駆動柔軟アームをモデル予測制御し、データ選択で計算時間を約80%短縮して高精度な位置決めと軌道追従を実現した。