Jiayu Chen
The University of Hong Kong
収録論文 32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
- HiWE: 視覚キーポイント強化による階層的ワールド知識モデルを用いたゼロショット3D経路計画VLA2026/9/30
視覚的グラウンディングと言語ベースの計画を点ベースのインターフェースで結び、ゼロショットで3D操作経路を計画する階層的フレームワークを提案。
- トークン重要度を超えて：効率的な視覚-言語-行動推論のための空間スキャフォールドの保持VLA2026/9/29
視覚トークンの空間的な広がりを保つことで、視覚-言語-行動モデルの推論を高速化する訓練不要のトークン枝刈り手法を提案。
- FAN: 視覚-言語-行動モデルの継続適応のための先見的行動正規化VLA2026/9/18
VLAモデルの継続学習において、行動の正規化統計を較正セットから一度だけ推定して固定するFANを提案し、単腕・両腕操作の実タスクで高い性能と安定性を示した。
- AtomEgo: 一人称視点ロボット統合による身体性基盤モデル事前学習の探求VLA2026/9/18
約2,659時間の一人称視点人間データとロボットデータを組み合わせ、身体性基盤モデルの事前学習における効果的な統合手法を体系的に検討した研究。
- 統一条件・行動モデリングによる高精度ワンステップ行動生成マニピュレーション2026/8/17
条件と行動を共有トークン空間で統一的にモデリングするUCA-Flowを提案し、推論速度を大幅に向上させつつ成功率を9.3ポイント改善した。
- AgilePE: 自己対戦強化学習による自律UAV追跡・回避強化学習/UAV2026/8/14
自己対戦強化学習を用いて、UAVの追跡・回避行動をエンドツーエンドで学習し、シミュレーションから実機へのゼロショット転送を実現したシステムを提案する。
- SAM3Dガイドによる物体中心表現アライメントを用いた視覚言語行動モデルVLA/操作2026/7/1
VLAモデルにSAM3Dを教師として物体中心の3D表現を学習させ、推論時はRGBのみで高精度な操作を実現する手法を提案。
- HiMem-WAM: ロボット操作のための階層的メモリゲート型ワールドアクションモデル操作2026/6/1
長期的なロボット操作タスクにおける記憶保持の問題を解決するため、階層的な潜在アクションと境界トリガー型メモリ更新を統合したワールドアクションモデルを提案した。
- CWI: 複合ヒューマノイド全身模倣システムによる移動操作全身制御2026/6/1
上半身の操作と下半身の移動を分離し、モーションキャプチャデータを活用してヒューマノイドの全身協調動作を実現する模倣学習フレームワークを提案した。
- 視覚言語行動モデルは実世界データから忘れずに継続学習できるか？継続学習/VLA2026/5/1
実世界のロボット連続操作タスクでVLAモデルの継続学習を検証し、経験再生が破滅的忘却を防ぎ、ジョイント訓練と同等以上の性能を達成することを示した。
- 世界モデルのプラグインとしてのCausalVAE：信頼できる反事実ダイナミクスに向けて世界モデル/因果推論2026/4/9
潜在世界モデルに因果構造を組み込むプラグインモジュールCausalVAEを提案し、反事実的推論の精度を大幅に向上させた。
- 占有報酬整形：オフライン目標条件付き強化学習におけるクレジット割り当ての改善強化学習2026/4/1
生成世界モデルから最適輸送を用いて幾何学的情報を抽出し、報酬関数を整形することで、スパース報酬環境でのクレジット割り当て問題を緩和する手法を提案。13の長距離タスクで2.2倍の性能向上を実証し、核融合制御にも応用。
- AIM: 空間価値マップを用いた意図認識型統合世界行動モデリングVLA2026/4/1
事前学習済みのビデオ生成モデルを基盤に、将来の観測と空間価値マップを共同で予測し、意図認識型の注意機構と自己蒸留強化学習によりロボットの行動生成を高精度化する手法を提案した。
- VLN-Cache: 視覚・意味ダイナミクスを考慮したVLNモデルのトークンキャッシングVLA2026/3/1
VLNタスクで大規模視覚言語モデルの推論コストを削減するため、視点移動によるトークン位置ずれとタスク進行に伴う意味的変化を考慮したトークンキャッシング手法を提案した。
- KERV: 身体化VLAモデルのための運動学的修正投機的復号VLA/推論高速化2026/3/1
VLAモデルの推論を高速化するため、運動学に基づくカルマンフィルタでアクションを予測し、投機的復号の誤りを補正するフレームワークKERVを提案。誤り訂正の再推論を回避し、受容閾値を動的に調整することで、成功率をほぼ落とさずに27〜37%の高速化を達成した。
- DyQ-VLA: 身体化視覚言語行動モデルのための時間動的認識量子化VLA/量子化2026/3/1
VLAモデルの推論コストを削減するため、時間的な感度に応じてビット幅を動的に切り替える量子化フレームワークDyQ-VLAを提案した。
- RAPID: 多様なVLAモデルのための冗長性認識・互換性最適なエッジ・クラウド分割推論VLA/エッジ・クラウド協調推論2026/3/1
VLAモデルの推論コスト削減のため、冗長性を考慮し互換性を最適化したエッジ・クラウド分割推論フレームワークRAPIDを提案し、最大1.73倍の高速化を実現した。
- AtomVLA: 予測的潜在世界モデルによるロボット操作のためのスケーラブルなポストトレーニングVLA/操作2026/3/1
VLAモデルの長期的なタスク実行における指示の粒度不足による誤差蓄積を解決するため、大規模言語モデルでタスクを細分化し、予測的世界モデルで潜在空間内のサブタスク達成度を評価する新しいフレームワークを提案した。
- RoboECC: VLAモデルのための多要素対応エッジ・クラウド協調配置VLA/エッジクラウド協調2026/3/1
VLAモデルの推論コストを削減するため、モデル構造とネットワーク状態を考慮したエッジ・クラウド協調配置フレームワークRoboECCを提案し、最適な分割点の特定と帯域変動への適応により最大3.28倍の高速化を実現した。
- HeiSD: 運動学的認識を備えた身体化視覚言語行動モデルのためのハイブリッド投機的復号VLA/推論高速化2026/3/1
VLAモデルの推論を高速化するため、ドラフタベースと検索ベースの投機的復号を統合したハイブリッド手法HeiSDを提案し、検証スキップ機構と運動学に基づく融合指標により高速化と成功率を両立した。
- マルチタスク軌道からの解釈可能なスキルのオフライン発見模倣学習2026/2/1
弱いタスクラベルと自己教師あり学習を組み合わせて、長期的なマルチタスクのオフラインデータから再利用可能なスキルを発見し、階層的な模倣学習を実現するフレームワークLOKIを提案した。
- RoboTidy：3Dガウススプラッティングによる家庭内片付けの身体性ナビゲーション・行動ベンチマークVLA2025/11/1
言語指示に基づく家庭内片付けタスクのための、3Dガウススプラッティングで構築した500シーンのフォトリアルなベンチマークを提案し、VLA・VLNの学習と評価を可能にした。
- JuggleRL: 深層強化学習によるクアッドロータのボールジャグリング習得sim2real2025/9/1
クアッドロータにラケットを搭載し、深層強化学習でボールジャグリングを実現した研究。シミュレーションで学習した方策を実機にゼロショット転移し、平均311回・最大462回の連続ヒットを達成した。
- 行動基盤モデルサーベイ：ヒューマノイドロボットの次世代全身制御システム全身制御2025/6/1
ヒューマノイドの全身制御に向けた行動基盤モデル（BFM）の研究動向を、事前学習パイプラインや応用、課題、今後の展望まで体系的にまとめたサーベイ論文。
- ヒステリシスを考慮したニューラルネットワークモデリングと全身強化学習によるソフトロボット制御ソフトロボティクス/強化学習2025/4/1
軟質材料のヒステリシスを考慮した全身NNモデルを構築し、強化学習で全身制御方策を学習。ファントム実験で高精度な軌道追従を実現した。
- クアッドロータ制御のためのゼロショットSim-to-Real強化学習ポリシー学習で重要な要素とは？包括的調査sim2real2024/12/1
クアッドロータの強化学習制御において、実機にゼロショットで展開するために重要な5つの要素を特定し、PPOベースのSimpleFlightを開発。従来手法より軌道追従誤差を50%以上削減した。
- 強化学習による静的・動的障害物回避を伴うマルチUAV編隊制御群制御2024/10/1
2段階の強化学習パイプラインと注意機構エンコーダ、カリキュラム学習を用いて、複数UAVの編隊維持と静的・動的障害物回避を両立させる手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
- 深層強化学習による未知環境でのマルチUAV追跡逃避のオンライン計画群制御2024/9/1
深層強化学習を用いて、未知環境で複数のUAVが協調して逃避者を追跡・捕獲するための方策を学習し、実機のクアッドロータにゼロショットで展開した研究。
- MASP: Scalable GNN-based Planning for Multi-Agent Navigation2023/12/1
- Active Neural Topological Mapping for Multi-Agent Exploration2023/11/1
- Asynchronous Multi-Agent Reinforcement Learning for Efficient Real-Time Multi-Robot Cooperative Exploration2023/1/1
- Option-Aware Adversarial Inverse Reinforcement Learning for Robotic Control2022/10/1