Jianhua Yang

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

• BIG-CBF: 共有不確実性を伴う行動想像誘導型制御バリア関数による移動ロボットナビゲーション
  ナビゲーション2026/9/13

  低頻度の行動選択と高頻度の安全フィルタを分離し、6つのフィードバック行動を想像・評価して不確実性を共有することで、行き詰まりを避けつつ安全な移動ロボットナビゲーションを実現した。

• GuardianBench：身体化AIにおける潜在的な文脈リスクのための同一シーン指示対比ベンチマーク
  安全性評価2026/8/22

  同一シーンで指示だけを変えた安全/不安全の対比ペアからなるベンチマークを構築し、VLMが指示に鈍感で安全判断を誤ることを示し、軽量な事後学習手法で改善を実証した。

• UESF-Bench: 統合型身体性探索・追従のためのベンチマークと分析
  VLA2026/7/15

  言語で指示された人物を探索し、その後追従する統合的なタスクのベンチマークを新たに構築し、探索と追従を切り替えるVLAフレームワークを提案・評価した論文。

• PIER-Flow: 物理情報を活用した効率的な整流フローによるリアルタイム移動ロボットナビゲーション
  ナビゲーション2026/7/1

  MPC専門家を連続時間ODEに蒸留し、単一ステップの行動生成を実現する軽量ナビゲーションポリシーを提案。物理整合性を強制する訓練目標と非同期アクションチャンキングにより、高密度環境で高速かつ安全なナビゲーションを実現した。

• FlowWAM: オプティカルフローを世界行動モデルの統一アクション表現として用いる
  VLA2026/7/1

  事前学習済みビデオ生成モデルを活用する世界行動モデル（WAM）において、アクション表現としてオプティカルフローを用いることで、制御精度と世界モデリング性能を向上させる手法を提案した。