Huanyu Li

収録論文 7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

• 一つのデモから世界を学ぶ：オープンワールド移動操作のための合成データエンジン
  移動操作2026/7/1

  1つの人間デモから合成データを生成し、オープンワールドの移動操作ポリシーを学習する手法WANDAを提案。

• PCHC: 多目的強化学習による嗜好条件付きヒューマノイド制御の実現
  ヒューマノイド制御2026/3/1

  複数の競合する目的（速度とエネルギー消費など）をバランスするヒューマノイド制御のため、単一のポリシーで嗜好ベクトルに応じて多様な行動を生成できる多目的強化学習フレームワークを提案した。

• 失敗を考慮した強化学習：自己回復を備えた実世界マニピュレーションのための信頼性の高いオフライン・オンライン強化学習
  マニピュレーション2026/1/1

  実世界での強化学習中に発生する人間の介入が必要な失敗を減らすため、世界モデルベースの安全クリティックとオフラインで訓練された回復ポリシーを統合したFARLを提案し、失敗を73.1%削減しつつ性能を11.3%向上させた。

• RL-100: 実世界強化学習による高性能ロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2025/10/1

  拡散視覚運動ポリシーに模倣学習と強化学習を統合し、軽量な蒸留で高速制御を実現した実世界ロボットマニピュレーションのフレームワーク。8つの多様な実タスクで100%の成功率を達成。

• KungfuBot：物理ベースのヒューマノイド全身制御による高ダイナミック技能の学習
  ヒューマノイド全身制御2025/6/1

  人間のカンフーやダンスのような高速・高ダイナミックな動作を、物理制約を考慮した動作処理と適応的な追従カリキュラムでヒューマノイドに模倣させる全身制御フレームワークを提案し、Unitree G1で実機検証した。

• ロボットがロボットを事前学習：大規模ロボットデータセットからの操作中心のロボット表現
  マニピュレーション2024/10/1

  大規模ロボットデータセットDROIDを用い、視覚特徴と操作のダイナミクス（行動・固有感覚）を対比学習で結びつけた操作中心の基盤表現MCRを提案し、4シミュレーション領域20タスクで有効性を示した。

• UniFolding: Towards Sample-efficient, Scalable, and Generalizable Robotic Garment Folding
  2023/11/1