Jicong Ao

収録論文 6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

• SMART: 大規模合成事前学習によるゼロショットSim-to-Real関節物体マニピュレーション
  sim2real2026/10/6

  関節物体操作のための関節構造を考慮したシミュレーション基盤と分散合成システムを構築し、100万件超のデモデータでVLAモデルを事前学習することで、実機へのゼロショット転移を実現した。

• AssemLM: ロボット組立のための空間推論マルチモーダル大規模言語モデル
  マニピュレーション2026/4/1

  組立マニュアル、点群、テキスト指示を統合し、6D組立姿勢を予測する空間推論マルチモーダル大規模言語モデルを提案。専用の点群エンコーダと大規模ベンチマークAssemBenchを導入し、実ロボット評価で最先端性能を達成した。

• 短期的視野を超えて：非マルコフ的シミュレーションベンチマークにおける頑健な長期操作のためのVQメモリ
  操作2026/3/1

  非マルコフ的で長期的な操作タスクを評価する新しいベンチマーク「RuleSafe」を提案し、過去の状態を離散トークンに符号化するVQメモリ表現が、既存のVLAモデルの長期計画と汎化性能を向上させることを示した。

• HumanoidGen: LLM推論による双腕巧みな操作のためのデータ生成
  マニピュレーション2025/7/1

  LLM推論と原子操作を活用し、双腕・巧みな手を持つヒューマノイドロボットの操作タスクと実演データを自動生成するフレームワークを提案。

• LLMをビヘイビアツリー生成器として活用するロボット組立タスクプランニング
  タスクプランニング2024/9/1

  大規模言語モデルを用いてロボット組立タスクのビヘイビアツリーを自動生成する枠組みを提案し、4種のインコンテキスト学習とファインチューニングで成功率を向上させた。

• 大規模言語モデルによる行動木生成：人間の指示とフィードバックを用いた逐次マニピュレーション計画
  マニピュレーション2024/9/1

  人間の指示とフィードバックを活用し、大規模言語モデルでロボットの逐次組立作業の行動木を生成するフレームワークを提案し、実機で評価した。