Hongze Yu

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

• 実世界ロボット強化学習にはデモ1回で十分
  強化学習2026/7/1

  単一のデモンストレーションを用いて、実世界のロボット強化学習における介入プロセスを自動化するフレームワークAutoSERLを提案し、複数の接触を伴う操作タスクで高い成功率と堅牢性を達成した。

• LAMP: 潜在運動事前分布による実世界での器用な手操作学習のガイド
  マニピュレーション2026/7/1

  高次元の手の動作を扱う実世界学習の不安定さを解決するため、潜在運動事前分布モジュールを導入し、模倣学習とオンライン強化学習を組み合わせた3段階の学習フレームワークを提案。実ロボット4タスクで高い成功率を達成。

• 基盤モデルがマニピュレーションのロボット学習にもたらすもの：サーベイ
  マニピュレーション2024/4/1

  基盤モデルをロボットのマニピュレーション学習に統合するための包括的枠組みを提案し、各モジュールでの課題と貢献、今後の研究方向を整理したサーベイ。