Jincheng Yu
Tsinghua University
収録論文 15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
- RoboDrop: 局所勾配適合性によるVLA事後学習データのキュレーションVLA2026/9/9
VLAモデルの事後学習データに含まれる誤りを、学習中の局所勾配の適合性を指標に自動で検出・除去するデータキュレーション手法を提案。
- 停止タイミングの学習：VLAにおける内部クロスアテンション動態を用いた適応的アクションチャンキングVLA/アクションチャンキング2026/9/1
固定長のアクションチャンキングの限界を克服するため、アクションエキスパート内のクロスアテンションのエントロピー上昇を検出し、実行中に動的にチャンク長を調整するトレーニング不要の手法を提案した。
- 精度の呪い：高精度ロボット操作におけるデータスケーリング則マニピュレーション2026/7/1
ロボット操作の高精度タスクにおいて、目標精度が限界に近づくほど必要デモ数が超指数関数的に増えるスケーリング則を提案し、その限界精度がシステム全体の特性であることを示した。
- 動作焦点の潜在アクションによる人間のエゴビデオからのクロスエンボディVLA訓練VLA2026/6/1
ラベルなしの人間のエゴビデオから動作の潜在アクションを抽出し、ロボットのVLAモデルを訓練する手法を提案。シミュレーションと実環境で、わずか50トラジェクトリの適応で大規模データセットで訓練した最先端モデルと同等の性能を達成。
- STEAM: 実世界ロボット学習のための自己教師あり時間アンサンブル優位性モデリングロボット学習2026/6/1
専門家のデモからフレーム間の時間オフセットを自己教師ありで学習し、ロールアウトデータの各フレームの優位性を評価する手法を提案。混合品質データの保守的なスコアリングにより、ポリシー学習の成功率を向上させた。
- HCLM: 二足四脚ロボットによる協調ロコ操作のための階層的フレームワーク群制御2026/5/1
二足四脚ロボットのペアによる協調的な移動操作を実現する階層的フレームワークを提案。高レベルの協調推論と低レベルの堅牢な動作実行を分離し、シミュレーションと実世界での検証を行った。
- ManipArena：推論指向の汎用ロボットマニピュレーションの実世界包括評価マニピュレーション2026/3/1
実機ロボットでのマニピュレーション汎化を公平に評価するため、20タスク・1万超の専門家軌道・約188時間分のデータを備えた標準化ベンチマークを構築し、VLAやワールドアクションモデルなど7構成を比較した。
- ArtiSG: 人間の実演による関節物体操作を用いた機能的3Dシーングラフ構築シーングラフ2025/12/1
人間の操作実演から6自由度軌跡と関節軸を推定し、開語彙の階層的3Dシーングラフに組み込むことで、隠れた取っ手などの機能要素も発見できるロボット記憶を構築するフレームワーク。
- COMPASS: 能動的センシング戦略による狭所マニピュレーション計画マニピュレーション2025/9/1
狭く混雑した環境でのマニピュレーションのため、近接場スキャンで局所衝突マップを作り、情報量と操作しやすさを両立する視点を選び、障害物制約を守る操作姿勢を生成する多段階探索・操作フレームワークを提案した。
- MR-COGraphs: 3Dシーングラフによる通信効率の良いマルチロボットオープンボキャブラリマッピングシステムマルチロボットマッピング2024/12/1
物体をノード、空間隣接関係をエッジとする3DシーングラフCOGraphを構築し、特徴圧縮と復元により通信量を80%以上削減しつつ、複数ロボットの地図を統合してオープンボキャブラリなマッピングを実現した。
- 自己位置推定誤差がUAV飛行に与える影響の定量化UAVナビゲーション2024/3/1
UAVの最大安全飛行速度と自己位置推定誤差などのパラメータの関係をモデル化し、シミュレーションで検証した研究。
- Point Cloud Change Detection With Stereo V-SLAM:Dataset, Metrics and Baseline2022/7/1
- Explore-Bench: Data Sets, Metrics and Evaluations for Frontier-based and Deep-reinforcement-learning-based Autonomous Exploration2022/2/1
- Multi-UAV Coverage Planning with Limited Endurance in Disaster Environment2022/1/1
- Attentional Separation-and-Aggregation Network for Self-supervised Depth-Pose Learning in Dynamic Scenes2020/11/1