Jiajun Cao
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
世界モデル/行動条件付き生成安全強化学習/VLA操作VLAロボットアーム/3D再構成
※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
- ロボットの世界モデルは本当に行動に従うのか？行動条件付き生成の診断とポリシー学習のための整合世界モデル/行動条件付き生成2026/8/25
ロボットの世界モデルが任意の行動に正しく従うかを評価するベンチマークWorldEchoを導入し、既存モデルが専門家の行動は再現できるが多様な非専門家軌道では失敗することを示した。さらに、行動追従を強化するWorldSyncを提案し、シミュレーションと実機タスクでポリシー改善の信頼性を向上させた。
- SafeDojo: インタラクティブワールドモデルによるVLAのための安全強化学習安全強化学習/VLA2026/6/1
視覚言語行動(VLA)ポリシー向けに、ワールドモデルベースの想像を通じて安全な行動を学習する初のモデルベース安全強化学習フレームワークを提案。
- MV-WAM: 多様体を考慮した価値拡張付き世界行動モデル操作2026/6/1
視覚と行動のモダリティ間の構造的不整合を解消するため、多様体認識最適化と価値誘導ロールバックを備えた世界行動モデルMV-WAMを提案し、ロボット操作の汎化性能を向上させた。
- WAM4D: 空間レジスタトークンによる高速4DワールドアクションモデルVLA2026/6/1
ロボットの行動予測と未来観測を同時に行うワールドアクションモデルにおいて、軽量な空間レジスタトークンを用いて事前学習済みの幾何学的特徴を因果的なビデオ・アクショントランスフォーマーに転送し、高コストな幾何学的デコードを避けつつ4D空間整合性を向上させる手法を提案した。
- VEGA: 空間認識型視覚言語行動モデルのための視覚エンコーダ接地整列VLA2026/5/1
VLAモデルの視覚エンコーダ出力を、3D空間認識を持つDINOv2-FiT3Dの特徴に直接整列させることで、空間認識能力を向上させる軽量なフレームワークを提案。推論時には追加コストなしで性能が向上する。
- RoboArmGS: ベジェ曲線補正による高品質なロボットアームのスプラッティングロボットアーム/3D再構成2025/11/1
URDFに基づく理想的な関節運動を学習可能なベジェ曲線で補正し、実世界の動きに即した高品質な3Dガウシアン表現を実現した研究。