Jayjun Lee
収録論文 12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
- ADEPT: 事前学習と強化学習による事後学習で器用さを加速する強化学習/器用操作/sim2real2026/8/19
高自由度ロボットの器用な操作を、事前学習と事後学習を組み合わせた強化学習フレームワークで実現し、シミュレーションから実機への転移を可能にした。
- TAP-VLA: 視覚言語行動モデルのための触覚アノテーションプロンプティングVLA/触覚2026/6/1
触覚情報を視覚的なオーバーレイとしてVLAモデルに統合し、接触を伴う操作タスクの成功率を大幅に向上させるフレームワークを提案した。
- Cosmos 3: 物理AIのための全モーダル世界モデルVLA2026/6/1
言語、画像、動画、音声、行動を統一的に扱う全モーダル世界モデルを提案し、理解・生成タスクでSOTAを達成した。
- RoboMME：ロボット汎用ポリシーの記憶能力を評価・理解するベンチマークVLA2026/3/1
長期的・履歴依存的な操作タスクにおけるVLAモデルの記憶機構を評価するため、16タスクからなる標準ベンチマークと14種の記憶拡張VLAを構築し、記憶表現の有効性がタスク依存であることを示した。
- HydroShear: 触覚シミュレーションから実機への強化学習のためのハイドロエラスティックせん断シミュレーション触覚/sim2real2026/3/1
本論文では、接触を伴うタスクにおける触覚のシミュレーションから実機へのポリシー転送の問題を扱い、非ホロノミックなハイドロエラスティック触覚シミュレータHydroShearを提案する。これは、スティックスリップ遷移、経路依存の力とせん断の蓄積、完全なSE(3)物体-センサ相互作用をモデル化し、GelSight Miniを用いた実験で既存手法より忠実に実触覚せん断を再現し、ゼロショットのsim-to-real転送を可能にする。
- 温度サンプリングによる不均衡データセット上のロボット学習ポリシーの効果的訓練ロボット学習2025/10/1
ロボット行動データセットの物理的行動の不均衡を緩和するため、温度サンプリングに基づく簡便なサンプリング戦略を提案し、小規模モデルの事前学習と大規模基盤モデルの微調整の両方で低リソースタスクの性能を向上させた。
- AimBot: 視覚運動ポリシーの空間認識を高める簡易補助視覚キューVLA2025/8/1
多視点RGB画像に照準線とスコープを重ねてエンドエフェクタの状態を明示し、視覚運動ポリシーの性能を向上させる軽量な視覚拡張手法を提案。
- ViTaSCOPE: 視触覚の暗黙表現による把持物体姿勢と外部接触位置の推定触覚2025/6/1
視覚と高解像度触覚を融合し、物体をSDF、触覚をニューラルせん断場として表現することで、把持中の物体姿勢と外部接触位置を同時に推定する手法を提案。シミュレーションで学習し実機へゼロショット転移できる。
- ニューラル逆問題による未知外力源の再構成物理情報ニューラルネットワーク2024/11/1
物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を用いて、部分的なノイズ観測から系の状態と未知の外力源関数を同時に推定する手法を提案し、ロボティクス分野での有効性を検証した。
- RACER: 模倣学習のための豊かな言語ガイド付き失敗回復ポリシーマニピュレーション2024/9/1
失敗回復軌道と言語注釈を自動生成し、VLM監督者と言語条件付きポリシーを組み合わせることで、ロボットマニピュレーションの失敗回復と指示追従を改善する手法を提案。
- 視覚と聴覚による外部接触の推定マニピュレーション2024/9/1
把持物体と環境の接触を、視覚と能動音響センシングを組み合わせて推定する手法を提案し、シミュレーションで学習して実世界にゼロショット転移した。
- Naturalistic Robot Arm Trajectory Generation via Representation Learning2023/9/1