Hui Li
収録論文 20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
- Dreamerによるタスク不変特性の学習：四足ロボットの効率的なポリシー転移を実現sim2real2026/4/1
シミュレーションから実世界への転移を改善するため、Dreamer世界モデルにタスク不変特性の学習を組み込んだフレームワークDreamTIPを提案し、四足ロボットの複雑な地形での性能を大幅に向上させた。
- ManipulationNet：物理的スキル課題と身体化マルチモーダル推論を備えた実世界ロボット操作のベンチマーク基盤ベンチマーク2026/3/1
実世界のロボット操作タスクを標準化されたハードウェアキットと統一ソフトウェアクライアントで提供し、物理スキルと身体化推論の2トラックで評価する持続可能なベンチマーク基盤を提案した。
- 視覚的推論を用いた文脈内模倣学習模倣学習2026/3/1
ロボットが少数のデモから新しいタスクを適応学習する際、視覚的な推論トレースをプロンプトに追加し、行動予測と推論過程を同時に学習するフレームワークを提案。シミュレーションと実世界で成功率と汎化性能が向上した。
- FRoM-W1: 言語指示による汎用人型全身制御フレームワークVLA2026/1/1
自然言語から人型ロボットの全身動作を生成・実行する2段階フレームワークを提案し、Unitree H1/G1で動作追従精度の向上を実証した。
- 文脈付き報酬機械を用いた強化学習によるタスク指向把持マニピュレーション2025/12/1
把持タスクを段階に分解し、各段階に報酬関数・行動空間・状態抽象化を与える文脈付き報酬機械を強化学習に組み込み、シミュレーションと実機で高成功率を達成した。
- PhysWorld: 実動画から物理を考慮したデモ合成による変形物体のワールドモデルsim2real2025/10/1
実世界の限られた動画から変形物体の物理特性を推定し、シミュレータで多様なデモを合成して軽量なGNNワールドモデルを学習する手法を提案。
- 脚式マニピュレータによる動的物体把持のための全身協調マニピュレーション2025/8/1
四脚ロボットとマニピュレータを用いた動的物体把持のベンチマークDQ-Benchと、特権情報を活用する教師-生徒フレームワークDQ-Netを提案し、動的環境での把持性能を大幅に向上させた。
- Fabrica: 統合計画と学習による汎用多部品物体の双腕組立マニピュレーション2025/6/1
双腕ロボットが計画と強化学習を統合し、複雑な多部品物体を自律的に組み立てるシステムを実現した。
- 部分視点からの体積再構成によるタスク指向把持マニピュレーション2025/3/1
限られた部分的な深度スキャンから物体の形状とアフォーダンスを推定し、タスクに適した把持戦略を生成する手法を提案。R-GANと強化学習を組み合わせ、4種類のタスクで89%の把持精度を達成した。
- 正規化フローによるドメインランダム化でロボットスキルを学習・系列化sim2real2025/2/1
正規化フローで環境のサンプリング分布を自動学習するドメインランダム化手法を提案し、6つのシミュレーションと1つの実機タスクで頑健性を検証。さらに学習した分布と特権価値関数を組み合わせ、不確実性を考慮した多段階マニピュレーション計画での分布外検出に応用した。
- Video2Reward: 脚式ロボットの行動学習のための動画からの報酬関数生成脚式ロボット/強化学習/報酬設計2024/12/1
動画から対象行動のキーポイント軌道を抽出し、LLMで報酬関数を生成、さらに視覚的フィードバックで反復改善することで、脚式ロボットの行動学習を効率化する手法を提案。
- ARCH: 長期的な接触を伴うロボット組立のための階層型ハイブリッド学習マニピュレーション2024/9/1
パラメータ化されたスキルの低レベルライブラリと模倣学習で訓練した高レベル方策を組み合わせ、接触の多い長期的な組立作業を高精度かつデータ効率的に実現する階層型手法を提案。
- 次トークン予測によるインコンテキスト模倣学習模倣学習2024/8/1
言語や報酬を使わず、人間の教示軌道をプロンプトとして与えるだけで実機ロボットが新しいタスクを学習なしに実行できる次トークン予測モデルICRTを提案した。
- Bridging the Sim-to-Real Gap with Dynamic Compliance Tuning for Industrial Insertion2023/11/1
- ASAP: Automated Sequence Planning for Complex Robotic Assembly with Physical Feasibility2023/9/1
- Assemble Them All: Physics-Based Planning for Generalizable Assembly by Disassembly2022/11/1
- Safe Self-Supervised Learning in Real of Visuo-Tactile Feedback Policies for Industrial Insertion2022/10/1
- A Bioinspired Approach-Sensitive Neural Network for Collision Detection in Cluttered and Dynamic Backgrounds2021/3/1
- Knowledge-Augmented Dexterous Grasping with Incomplete Sensing2020/11/1
- A Learning Approach to Robot-Agnostic Force-Guided High Precision Assembly2020/10/1