Jiahao Chen
Wuji Technology
収録論文 15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
- TimelyDAgger: VLAポリシー改善のためのタイミング考慮型エキスパートクエリVLA2026/9/27
VLAポリシーの内部特徴を監視し、エキスパートの介入タイミングを適応的に調整することで、限られた介入予算でポリシー改善を効率化する手法を提案。
- 状態行動を超えて：ロボット模倣学習における指令と状態の不一致の活用模倣学習2026/9/27
ロボットの模倣学習において、指令と実際の状態の不一致を重み付けに利用する手法CSDWを提案し、制約のある実機タスクで性能を向上させた。
- VLA事後学習による高自由度巧みなマニピュレーションマニピュレーション2026/9/17
高自由度の巧みな手の操作を実現するため、時間的手動作コーデック・教師あり微調整・DAgger・実世界残差強化学習を組み合わせた4段階の事後学習パイプラインを提案し、実世界の5タスクで成功率100%を達成した。
- MINT: スケーラブルなエゴセントリックパイプライン監視によるワールド空間カメラ・手の動き推定の統合モデルエゴセントリックビジョン/手とカメラの軌跡推定2026/9/4
エゴセントリックRGB映像からカメラと両手のワールド空間軌跡を直接推定する初の基盤モデルMINTを提案し、大規模な疑似ラベル生成パイプラインで事前学習して高精度化した。
- 意思決定レベルでの乗っ取り：ビット反転攻撃による大規模言語モデルへの認知バイアス注入セキュリティ2026/7/28
大規模言語モデルの重みの一部ビットを反転させるだけで、モデルの認知傾向を操作し、下流の意思決定に影響を与える攻撃手法を提案した論文。
- Hy-Embodied-0.5-VLA：視覚言語行動モデルから実世界ロボット学習スタックへVLA2026/6/1
データ収集からモデル設計、事前学習、微調整、強化学習、実機展開までを含むロボット学習の全スタックを備えたエンドツーエンドシステムを提案した論文。
- FoundObj: 自己教師あり基盤モデルを報酬として用いたラベル不要の3Dオブジェクトセグメンテーション3Dセグメンテーション2026/5/1
複雑なシーンの点群から、人間のアノテーションなしで3Dオブジェクトをセグメンテーションする新しいフレームワークを提案。自己教師ありの2D/3D基盤モデルから得られる意味的・幾何学的な事前知識を報酬として強化学習エージェントに組み込み、多クラスのオブジェクトを頑健に識別する。
- EvObj: シーン教師なしで3Dインスタンス分割を行う進化的オブジェクト中心表現の学習3Dインスタンス分割2026/5/1
合成データと実点群の形状ギャップを埋める、教師なし3Dインスタンス分割手法EvObjを提案。物体候補を動的改良する識別モジュールと部分形状を補完するモジュールを統合し、最先端性能を達成した。
- シックスセンス：ヒューマノイドのタスク非依存・固有感覚のみによる全身外力推定ヒューマノイド/接触推定2026/5/1
ヒューマノイドの全身接触タイミング・位置・外力を、固有感覚とIMUデータのみから推定するタスク非依存の手法を提案した。条件付きフローマッチングを用いて接触イベントの流れを推定し、衝突検出や遠隔操作などに応用できる。
- MyoChallenge 2025: 人間の運動知能のための新しいベンチマーク運動制御2026/5/1
NeurIPS 2025で開催されたMyoChallengeは、高忠実度の筋骨格モデルと物理シミュレーションを用いて、卓球ラリーとサッカーペナルティキックの2つのタスクで運動制御の知能を競うベンチマークを確立した。
- PhysInOne: 一つのスイートで実現する視覚物理の学習と推論データセット/物理推論2026/4/1
物理現象を捉えた大規模合成動画データセットPhysInOneを構築し、物理に基づく映像生成や将来予測、物理特性推定などの性能向上を示した。
- 不変拡張カルマンフィルタを用いた歩行者自律航法歩行2025/8/1
GPSのない環境で二足歩行ロボットのための慣性歩行者自律航法を提案し、IMUが接地足にあるときの静止擬似測定を利用する。InEKFと標準EKFを比較し、実世界での有効性と調整の容易さを示す。
- ExFace: 拡散トランスフォーマーとブートストラップ学習によるヒューマノイドロボットの表情豊かな顔制御表情制御2025/4/1
拡散トランスフォーマーを用いて人間の顔のブレンドシェイプからバイオニックロボットのモーター制御へ高精度にマッピングし、ブートストラップ学習で表情生成の品質・精度・滑らかさを向上させた。
- 変化する指令に応じて人間らしい歩容をシームレスに遷移させる手法歩行2025/2/1
人間らしい動作の模倣学習にWGAN-divやHybrid Internal Model、好奇心ボーナスを組み合わせ、速度指令の変化に応じて滑らかに歩容を切り替え、未知の動作や実機・異なる地形へゼロショット転移できるヒューマノイド制御を実現した。
- Biologically inspired model simulating visual pathways and cerebellum function in human - Achieving visuomotor coordination and high precision movement with learning ability2016/3/1