Jin Chen
収録論文 8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
- 自己中心的全身体人間データの事前学習による汎用人型ロコマニピュレーションモデルVLA2026/9/30
ウェアラブルシステムで収集した500時間の自己中心的人間行動データセットHumanVerse-500を構築し、それを用いた3段階学習で人型ロボットの全身視覚言語行動ポリシーλ0を開発した。
- EgoHumanoid-V2: 全身協調ロコマニピュレーションのための人間からヒューマノイドへのスキル転移VLA2026/9/29
一人称視点の人間のデモデータから、全身協調を保ったままロコマニピュレーションスキルをヒューマノイドへ直接転移する枠組みを提案し、実機4タスクでゼロショット転移を実現した。
- VLAモデルのテスト時モダリティ適応のための因果性を考慮した推論-診断-精緻化フレームワークVLA2026/7/1
視覚と言語と行動を統合するVLAモデルにおいて、テスト時に視覚情報の重要度を因果効果として推定し、行動予測を動的に調整するフレームワークを提案した。
- 触覚の言語化：二重分岐学習による振動からテキストへの変換触覚2026/3/26
振動触覚信号から自然言語の説明文を生成する初の試みとして、周期・非周期成分を分離する二重分岐学習と動的融合機構を備えたViPACを提案し、専用データセットLMT108-CAPを構築して有効性を実証した。
- χ₀: 分布の不一致を抑え込むリソース効率の良いロバストマニピュレーションマニピュレーション2026/2/1
人間のデモ分布・方策の帰納バイアス・実行時分布のずれを、重み空間マージやステージ適応型アドバンテージ推定、訓練-展開アライメントで解消し、限られた計算資源で双腕ロボットによる衣類の長期的操作を高信頼に実現した。
- EgoHumanoid：ロボット不要の一人称デモで実世界ロコマニピュレーションを実現ロコマニピュレーション2026/2/1
人間の一人称視点デモと少量のロボットデータを共訓練し、視点・動作のずれを補正することで、ヒューマノイドの実世界ロコマニピュレーション性能を51%向上させた。
- WholeBodyVLA：全身移動操作のための統合潜在VLAVLA2025/12/1
低コストな自己視点動画から移動操作知識を学ぶ統合潜在VLAと、精密な移動指令を実行するRLポリシーを組み合わせ、ヒューマノイドの広域移動操作を実現した。
- スケーラブルなロボットマニピュレーションに多様性は本当に必要か？マニピュレーション2025/7/1
ロボット学習におけるデータ多様性の役割をタスク・身体・専門家の3次元で検証し、タスク多様性が重要である一方、専門家の速度多様性は学習を妨げることを示し、その偏りを補正する手法を提案した。