Jiangran Lyu
Peking University
収録論文 14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
- DualWAM: 非同期グローバル計画と局所修正のためのデュアルシステム世界行動モデルVLA2026/9/21
グローバル計画と手首視点による局所修正を非同期に分離し、高頻度な閉ループ制御を可能にした世界行動モデル。FrankaとGalbotでのゼロショット操作で成功率を平均4.5ポイント向上させ、16.6倍の高速化を実現。
- GIF: ロボット学習のための対話的・機能的オブジェクト構成のエージェント生成データ生成2026/9/5
ロボット操作の基盤モデル学習用に、対話的で機能的なオブジェクト構成を自動生成するエージェントフレームワークGIFを提案。2D/3D生成モデルとVLM検証を組み合わせ、衝突率1%未満で高品質なシーン生成を実現し、シミュレーションと実世界でのポリシー学習に有効性を示した。
- ZETA: テーブルトップ操作におけるゼロショット・クロスエンボディメントVLA転移の統制研究VLA/転移学習2026/9/2
異なるロボット形態へのゼロショット転移を体系的に評価するため、厳密な定義と統制ベンチマークを導入し、状態表現・事前学習の多様性・補助学習・対象形態の露出の影響を分析した。
- WAM-TTT: テスト時に人間のプレイを見てワールドアクションモデルを操縦するVLA2026/7/1
人間の動画を模倣するのではなく、自己教師あり動画予測で凍結したワールドアクションモデルに軽量な適応メモリとして吸収し、テスト時に未ラベルの人間動画だけでロボットの行動を操縦す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。
- KPGrasp: 器用な把持生成のためのスケーラブルなキーポイントフローマッチングマニピュレーション2026/6/1
接触損失やテスト時の接触ベースの改良に頼らず、大規模データから器用な把持の事前分布を学習するフローマッチングフレームワークを提案した。
- BiDexGrasp: 物体の形状とサイズを考慮した協調的な両手巧みな把持マニピュレーション2026/4/1
両手ロボットハンドによる巧みな把持のための大規模データセットと生成モデルを提案し、効率的なデータ合成パイプラインと協調・適応的な把持生成フレームワークを構築した。
- 散らかった環境における動力学を考慮した方策学習による外在的器用さの創発マニピュレーション2026/3/1
散らかった環境での物体操作に向け、接触による物体動力学を明示的にモデル化して強化学習の方策を条件付けるDAPLフレームワークを提案し、シミュレーションと実世界で従来手法を上回る成功率を達成した。
- LDA-1B：汎用身体データ取り込みによる潜在ダイナミクス行動モデルのスケーリングVLA2026/2/1
異種の身体データからダイナミクス・方策・視覚予測を統合学習する10億パラメータのロボット基盤モデルを提案し、接触・器用・長距離タスクで性能を向上させた。
- あらゆる外乱下であらゆる動作を追従するヒューマノイド動作トラッカーsim2real2025/9/1
二段階強化学習フレームワークAny2Trackを提案し、単一ポリシーで多様な動作を追従しつつ、地形・外力・物性変化などの外乱にオンライン適応して実機でゼロショットsim2realを実現した。
- RoboVerse：スケーラブルで汎化可能なロボット学習のための統合プラットフォーム・データセット・ベンチマークsim2real2025/4/1
複数のシミュレータとロボット形態に対応する統合シミュレーション基盤MetaSimと、高品質な合成データセット、模倣学習・強化学習の統一ベンチマークを提供するフレームワークを提案。
- DyWA: 動力学適応型ワールドアクションモデルによる汎用性の高い非把持マニピュレーションマニピュレーション2025/3/1
物体の質量や摩擦などの物理条件変化に適応しながら未来状態を予測するモデルを提案し、単視点点群のみで非把持マニピュレーションの成功率を大幅に向上させた。
- RoboHanger: 多様な衣類へのハンガー挿入を学習する汎化可能なロボットシステムマニピュレーション2024/12/1
平置きされた未知の衣類にハンガーを挿入するタスクを、サブタスク分割と低次元行動パラメータ化、シミュレータでの合成データ生成により学習し、実世界で8種類の未見衣類に対し75%の成功率を達成した。
- ScissorBot: シミュレーション・模倣・Sim2Realによる汎用性のあるハサミ裁断スキルの学習sim2real2024/9/1
ロボットアームに取り付けたハサミで紙に描かれた曲線を正確に裁断するタスクに取り組み、行動プリミティブ列による模倣学習とSim2Real技術を組み合わせて実機で人間に匹敵する性能を達成した。