Jiayi Li
収録論文 17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
- EgoSteer: 自己中心視点ビデオからの操縦可能な器用操作を実現するフルスタックシステム器用操作/VLA2026/7/1
自己中心視点の人間ビデオから大規模な事前学習データを構築し、言語指示に従う器用なロボット操作ポリシーを学習するフルスタックシステムを提案。実ロボットへの適応も効率的で、多様なタスクで高い成功率を達成した。
- PACE: 位相を考慮したロボットポリシーのチャンク実行ロボットポリシー実行2026/6/1
アクションチャンキングを用いるロボットポリシーにおいて、予測されたチャンク内の速度プロファイルから低速度の遷移点を検出し、その点を再計画境界として実行ホライゾンをオンラインで選択する訓練不要の実行手法PACEを提案した。シミュレーションと実機で成功率を向上させた。
- BAT-Nav: 長期セマンティックナビゲーションのための予算認識型調停と終了ナビゲーション2026/5/1
限られた行動予算で複数の目標を探索する長期ナビゲーションにおいて、低収益な目標が予算を独占する問題を解決するため、凍結されたVLMベースのナビゲーションの上で動作する訓練不要のオンライン目標調停機構を提案した。
- JoyAI-RA 0.1: ロボット自律性のための基盤モデルVLA2026/4/1
オープンワールドでのロボット操作の汎化を目指し、ウェブデータ、人間の操作動画、シミュレーション、実ロボットデータを統合したVLA基盤モデルJoyAI-RAを提案。実世界とシミュレーションで最先端性能を達成した。
- EgoLive: 実世界の人間タスクから得た大規模エゴセントリックデータセットデータセット2026/4/1
ロボット操作学習のための大規模で高品質なエゴセントリックデータセットEgoLiveを構築し、実世界の非制約環境での人間の作業データを収集・公開した。
- ロボットポリシー学習における視点汎化のための効率的なカメラポーズ拡張VLA2026/3/1
3Dガウススプラッティングを用いて、少数の非校正画像から高品質な3Dシーンを再構成し、多様な合成視点を生成することで、視覚運動ポリシーの未知視点への汎化性能を向上させる手法を提案した。
- M³Aポリシー：フォトメトリック再レンダリングによる可変材料操作拡張ポリシーマニピュレーション2025/12/1
単一の実演から光輸送に基づくフォトメトリック再レンダリングで多様な材料の実演を生成し、材料に依存しない操作ポリシーを学習する枠組みを提案。
- DynaRend: マスク付き未来レンダリングによるロボットマニピュレーションのための3Dダイナミクス学習マニピュレーション2025/10/1
多視点RGB-D動画からマスク再構成と未来予測を微分可能ボリュームレンダリングで行い、3D形状・意味・ダイナミクスを統合したトライプレーン表現を自己教師あり学習するフレームワーク。RLBenchやColosseum、実機実験でマニピュレーション性能と汎化性を向上。
- SAMPO: 運動プロンプトを用いたスケールワイズ自己回帰による生成的世界モデル世界モデル2025/9/1
フレーム内生成に視覚自己回帰、次フレーム生成に因果モデリングを組み合わせ、運動プロンプトで時空間的手がかりを注入する世界モデルを提案。
- DualReg: 剛体位置合わせのためのデュアルスペースフィルタリングと強化学習位置合わせ2025/8/1
特徴ベースと局所形状ベースのマッチングを組み合わせた二段階の剛体位置合わせ手法を提案し、ノイズや部分重複に対応しつつ高速化を実現した。
- FlowRAM: 領域認識Mambaフレームワークによるフローマッチング方策のロボットマニピュレーションへの基盤化マニピュレーション2025/6/1
拡散方策の推論効率と3D知覚の課題に対し、動的半径スケジュールと状態空間モデル、条件付きフローマッチングを組み合わせ、高精度マニピュレーションで成功率を12%向上させた。
- 物体注目アクター：データ効率的なロボットの汎化器用把持操作マニピュレーション2025/5/1
巧みな操作タスクにおいて、物体認識と姿勢推定を行い、事前操作姿勢に到達してから物体に注目したアクターで操作を実行する階層的パイプラインを提案し、10回のデモンストレーションだけで背景や位置の変化に汎化できることを示した。
- Unity RL Playground：移動ロボット向けの汎用強化学習フレームワークsim2real2025/3/1
Unity ML-Agents上に構築したオープンソースの強化学習フレームワークで、移動ロボットの歩行・走行・跳躍などの運動学習を自動化し、実機転移や設計最適化も視野に入れる。
- 実世界強化学習による巧みな把持マニピュレーション2025/3/1
実環境で直接強化学習を行い、模倣学習で事前学習した方策を微調整することで、多様な物体の巧みな把持を約92%の成功率で実現した。
- 強化学習による敏捷で汎用的な二足歩行ロボットの追従制御歩行2024/4/1
単一の小規模ニューラルネットワークとモデルベースIK・強化学習を組み合わせ、足首と体幹の軌道追従を幅広い歩容で実現する二足歩行ロボットの汎用コントローラを提案した。
- From Knowing to Doing: Learning Diverse Motor Skills through Instruction Learning2023/9/1
- ACDER: Augmented Curiosity-Driven Experience Replay2020/11/1