Jie Ren

Nanjing University

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

• VLAモデルをより良く訓練する方法：ICRA 2026 REAL-Iチャレンジからの教訓
  VLA2026/9/12

  ICRA 2026の実世界 embodied AI 学習チャレンジREAL-Iの結果を報告し、NUS-CLEAR、RCL-Lab、Deeptouch.aiの3チームのVLAと模倣学習を組み合わせたアプローチを比較して、固定データからのロボット学習の教訓をまとめた論文。

• C2Dex: 単眼ビデオからの接触整合的な器用操作の再構築とリターゲティング
  器用操作2026/8/1

  単眼ビデオから器用なロボット操作のデモを転送する際、接触の安定性と物理的妥当性を保つフレームワークC2Dexを提案。物体側の安定接触を共有表現として、軌道の再構築と異なる手の形態へのリターゲティングを改善し、シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。

• TS-Mask VLA: 視覚言語行動モデルのための2次元時空間マスキングと効果的なブリッジング
  VLA2026/7/1

  本論文は、ロボット操作のための視覚言語行動(VLA)モデルを提案し、離散拡散アクションエキスパートと時空間2Dマスキング戦略を導入して、長期的で複雑なタスクにおける行動生成の精度と安定性を向上させる。

• L2Calib: 退化運動に頑健な外部キャリブレーションのためのSE(3)多様体強化学習
  キャリブレーション2025/8/1

  外部キャリブレーションを意思決定問題として定式化し、SE(3)上の強化学習で直接最適化することで、構造化ターゲットや十分な励振がない実運用データでも高精度にキャリブレーションできる手法を提案。

• MLDT: オープンソース大規模言語モデルによる複雑な長期ロボットタスク計画のための多段階分解
  タスク計画2024/3/1

  目標・タスク・行動の3段階に分解し、目標に敏感なコーパス生成と指示チューニングでオープンソースLLMの長期ロボットタスク計画能力を高める手法を提案。