Jianglong Ye

UC San Diego

収録論文 10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

• ReForce: 力覚を考慮した器用な操作のためのリターゲティング学習
  マニピュレーション2026/8/16

  人間のデモからロボットの操作へ変換する際、運動学的なリターゲティングに加えて力の情報を考慮し、接触を再現する手法を提案。シミュレーションと実機で力追従誤差を低減し、多指接触を強化した。

• 視覚言語行動モデルのためのクロスハンド潜在表現
  VLA/器用操作2026/3/1

  多様な器用なロボットハンド間で共有可能な統一潜在行動空間を導入し、標準的なVLAアーキテクチャに組み込むことで、クロスエンボディメント学習を可能にするXL-VLAを提案した。

• 接触を考慮したニューラルダイナミクス
  sim2real2026/1/1

  シミュレータの力学を触覚接触情報で補正するニューラルダイナミクスモデルを学習し、接触を伴うタスクのsim-to-realギャップを縮小する手法を提案。

• パワーから精密へ：多指ロボットハンドのための微細な器用さの学習
  マニピュレーション2025/11/1

  多指ハンドの指先形状を軽量に変更し、制御と形状を同時最適化することで、パワーグラスプと精密把持の両立を実現し、sim-to-realで高い成功率を示した。

• Dex1B: 10億件のデモンストレーションによる巧みな手の操作学習
  マニピュレーション2025/6/1

  生成モデルを用いて把持と関節操作の10億件のデモンストレーションを生成し、シミュレーションと実機で従来手法を上回る性能を示した。

• ニューラル物理モデルを用いたソフトグリッパのコデザイン
  ソフトロボティクス/グリッパ設計2025/5/1

  シミュレーションで学習したニューラル物理モデルを最適化ループに組み込み、ソフトグリッパの剛性分布と把持姿勢を同時に設計する手法を提案し、3Dプリントした実機で有効性を示した。

• M3: 3D空間マルチモーダルメモリ
  3D表現/マルチモーダル2025/3/1

  3Dガウシアンスプラッティングと基盤モデルを統合し、動画から静的な屋内シーンのマルチモーダルな特徴表現を効率的に保持・描画するメモリシステムを提案。四足歩行ロボットへの実装も行った。

• モバイルマニピュレーションのための汎化可能な特徴場の学習
  モバイルマニピュレーション2024/3/1

  移動と操作の両方に使える統一的なシーン表現として、リアルタイムで動作する汎化可能なニューラル特徴場GeFFを提案し、四足歩行ロボットで物体・部位レベルの操作と意味認識ナビゲーションを実証した。

• GNFactor: Multi-Task Real Robot Learning with Generalizable Neural Feature Fields
  2023/8/1
• Learning Continuous Grasping Function with a Dexterous Hand from Human Demonstrations
  2022/7/1