Jiahuan Yan

収録論文 5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

• 空間認識型ロボット把持：汎用把持制御ポリシー
  マニピュレーション2025/5/1

  単眼深度推定と6自由度把持プロンプトを統合した空間表現と拡散ポリシーにより、環境変化に頑健な汎用ロボット把持を実現した。

• CoinRobot: 物理的知能のための汎用エンドツーエンドロボット学習
  マニピュレーション2025/3/1

  多様なロボットや環境に適応できる汎用エンドツーエンド学習フレームワークを提案し、7つのマニピュレーションタスクで拡散モデルベースの手法が高い性能と汎化性を示した。

• RoboGrasp: ロバストなロボット制御のための汎用把持ポリシー
  マニピュレーション2025/2/1

  事前学習済みの把持検出モデルと拡散ベースのロボット学習を統合し、物体検出・セグメンテーションによる視覚誘導で把持の精度と汎化性を高める汎用把持ポリシーを提案した。

• エンドツーエンドロボット学習のための空間的視覚知覚
  VLA2024/11/1

  単眼深度推定と新たな画像拡張AugBlenderを組み合わせ、照明変化など環境変動に頑健な映像ベースの空間知覚フレームワークを提案し、模倣学習の汎化性能を向上させた。

• 汎用ロボット学習フレームワーク
  模倣学習2024/9/1

  低コストで再現性が高く、様々なロボットや環境に転移可能な模倣学習フレームワークを提案し、産業用ロボットでも多タスク学習が可能であることを示した。また、客観的な評価指標VPRを提案し、データセットとモデルをオープンソース化した。