Jie Gu
Rightly Robotics
収録論文 13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
- UniWAM：混合ストリーム世界行動モデルと操作アンカーポーズ監督による統合移動操作移動操作2026/9/30
移動と操作を別々の行動エンコーダと出力ヘッドで扱う統合世界行動モデルUniWAMを提案し、大規模3Dシーンから自動生成した操作アンカーポーズ監督データで学習することで、移動操作タスクの精度を大幅に向上させた。
- DeformSmith: 物理ハーネス誘導によるロボットマニピュレーション用変形アセットの階層的生成変形物体生成2026/9/16
テキストや1枚の画像から、物理的に妥当な変形物体アセットを階層的エージェント構築と物理ベースの検証ループで自動生成し、ロボット操作のシミュレーションやデータ合成を可能にするフレームワーク。
- 変形可能な平面モジュラーロボットのための再構成完全な動作プリミティブと構成的計画モジュラーロボット/再構成計画2026/8/18
変形可能なモジュラーロボットの再構成計画を、正方形セル抽象化と2つの基本動作（ピボットとシア）を用いて解析し、任意の非直線エッジ接続構成を固定の標準階段形状に変換可能であることを証明し、構成的な計画手法を提案した。
- SANTS: ワールドアクションモデルのための状態適応型スケジューラ操作2026/5/1
ビデオ生成に基づくロボット操作モデルにおいて、アクション生成に最適なノイズ除去深度を状態に応じて適応的に決定する軽量スケジューラを提案し、成功率を維持しつつレイテンシを大幅に削減した。
- DeformMaster: ビデオから変形物体のための対話型物理ニューラルワールドモデル物理シミュレーション/ニューラルワールドモデル2026/5/1
実ビデオから変形物体の物理ダイナミクスと外観を学習し、新しい操作や視点での未来予測とレンダリングを可能にする統一モデルを提案。
- 移動してから操作する：人間らしいロボット操作のための行動フェーズ分割VLA/操作2026/4/1
ロボット操作を粗い移動フェーズと接触が重要な操作フェーズに分離するVLAフレームワークを提案し、RoboTwin2ベンチマークで従来手法より高い成功率を達成した。
- 深いマルチセンサ融合とスパースエキスパート拡張による器用な身体性マニピュレーションマニピュレーション2026/2/1
RGB・深度・6軸力覚を拡散トランスフォーマで統合し、スパースMoEで効率的に拡張するDeMUSEを提案。実世界で72.5%の成功率を達成した。
- マルチスケール動態を持つガウス系列による単眼カジュアル動画からの4D再構成4D再構成2026/2/1
物体から粒子レベルまでのマルチスケールな動きの規則性を利用し、単眼のカジュアル動画から動的な3Dガウス表現を構築して高精度な4D再構成を実現した研究。
- RhoMorph：安定かつ媒体非依存の再構成動作を実現する菱形変形モジュールロボットモジュラーロボット2026/1/1
中央の1アクチュエータで対角線に沿って折り畳める菱形モジュールを開発し、媒体に依存しない安定した再構成・ドッキング・移動を実現した。
- 変形可能な四辺形モジュールロボットの自己再構成計画モジュラーロボット2026/1/1
変形可能な四辺形モジュールロボットのための、安定した接続を保証する自己再構成計画アルゴリズムを提案し、物理プラットフォームで実現可能性を示した。
- MODUR：モジュール型二重再構成ロボットモジュール型ロボット2025/10/1
モジュール間の再構成と各モジュール自体の形状変化を両立させた新型のモジュール型自己再構成ロボットを提案し、その機構設計と動作検証を行った。
- 自己中心視点での指示に基づくアフォーダンス予測：大規模マルチモーダルモデルによるアプローチアフォーダンス予測2025/8/1
指示に依存するアフォーダンス予測のための自己中心視点データセットを構築し、大規模マルチモーダルモデルに「検証者に対する探索」パイプラインを適用して予測能力を実現した。
- 想像力を刺激する：汎用「何かをどこかに置く」タスクに向けてマニピュレーション2024/8/1
大規模視覚モデルと拡散ベースの姿勢推定を組み合わせ、未知環境でも「何かをどこかに置く」という指示に従って物体を配置できる汎用ロボット配置手法SPORTを提案。