Jindou Jia
収録論文 18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
- F4R: 失敗駆動型の認識・再構築・洗練・再展開によるロボットの継続的自己改善マニピュレーション2026/9/28
ロボットの失敗を自動で診断し、シミュレーション環境で再構築して強化学習で改善する閉ループ学習フレームワークを提案。実世界での追加デモ収集なしに、4つのマニピュレーションタスクで高い成功率を達成した。
- 空中グリッパー：勾配ベースのリアルタイム逆ゲーム予測・計画フレームワーク空中マニピュレーション2026/9/28
非協力的な標的を捕獲するため、不完全情報下の追跡・回避ゲームとして定式化し、標的のコストパラメータをオンライン推定しながら勾配ベースの逆ゲームソルバでリアルタイムに計画する空中グリッパーシステムを提案した。
- 物理フィルタリングがロボット学習の汎化を促進するロボット学習/汎化2026/8/24
この論文は、物理フィルタリングによるフィードバック機構（PhyFilter）を提案し、限られた訓練データでもロボットが動的環境の不確実性に対して効果的に汎化できることを示した。
- ADAPT: 解析的擾乱認識型ポリシートレーニングによる人型ロコモーション歩行2026/6/1
外力による擾乱を物理モデルに基づく観測器で推定し、その情報をポリシーに直接入力することで、人型ロボットの外乱に対する頑健性と速度追従精度を向上させるフレームワークを提案した。
- GIVE: 視覚言語行動モデルにおける人間のジェスチャーの接地VLA/ジェスチャー理解2026/6/1
人間のジェスチャーを視覚・意味の2経路でVLAモデルに統合し、曖昧な指示でも物体接地と操作意図の推定を改善する手法を提案。実世界実験で成功率を大幅に向上させた。
- APEX: 精密操作のための適応的ポリシー実行マニピュレーション2026/6/1
ポリシーと低レベル制御器の間に挿入するプラグアンドプレイ型フレームワークを提案し、実行ギャップを埋めて操作成功率を向上させた。
- MARSポリシー：必要な時だけマルチモーダルに模倣学習2026/5/1
ロボット操作の模倣学習において、タスクの全フェーズで多様性が必要とは限らないことに着目し、必要な時だけ確率的生成を適応的に行い、単一モードのフェーズでは決定的学習に切り替えるMARSポリシーを提案した。シミュレーションと実機で成功率向上と推論遅延削減を実証した。
- FLASH: スパースサンプリングによる効率的な視覚運動ポリシーVLA2026/5/1
拡散モデルやフローマッチングの反復処理による遅延を解消するため、ルジャンドル多項式で軌道を表現し、履歴係数から生成を開始することで単一推論で長い行動範囲を実現する高速な視覚運動ポリシーを提案した。
- フィードバックワールドモデルによる拡散ポリシーの精密なガイダンスロボット操作2026/5/1
実行時の観測を利用して予測誤差をオンライン補正するフィードバックワールドモデルを提案し、分布シフト下での予測精度とポリシー性能を向上させた。
- ロボット学習のためのワールドモデル：包括的サーベイサーベイ2026/5/1
ロボット学習におけるワールドモデルの役割と進化を体系的にレビューし、ポリシー学習、シミュレーション、評価への応用や課題を整理したサーベイ論文。
- CompassAD: 機能が競合する物体における意図駆動型3Dアフォーダンス接地3Dアフォーダンス接地2026/4/1
複数の物体が同じ機能を持つ場合に、自然言語の意図に基づいて正しい物体の3Dアフォーダンス領域を特定する新しいタスクを提案し、ベンチマークと手法を構築した。
- Action-to-Actionフローマッチング：固有感覚履歴を起点とした高速ロボット方策VLA2026/2/1
ランダムノイズではなく過去の固有感覚行動を起点にフローマッチングで行動生成する方策を提案し、1ステップ推論と高い汎化性能を実現した。
- 実行履歴に着目した拡散ポリシーによる長期的ロボット操作における多峰性行動の曖昧性解消マニピュレーション2026/2/1
ロボットの実行履歴を視覚空間に投影して拡散ポリシーの条件に加えることで、長期タスクで観測が似ていても行動が異なる曖昧さを解消し、背景の乱れにも頑健にした手法を提案。
- 非構造外乱推定のための統合メタ表現とフィードバック校正外乱推定2026/1/1
メタ学習とフィードバック校正によるオンライン適応を組み合わせ、構造的仮定なしに多様な非構造外乱を推定する枠組みを提案し、ドローンの飛行実験で有効性を示した。
- 自己教師あり残差学習による制御親和性の高い軌道最適化軌道最適化2026/1/1
未知の動的効果を残差として自己教師あり学習し、制御しやすい最適軌道を生成するフレームワークを提案。クアッドロータのアジャイル飛行で有効性を実証。
- DIPOLE: 視覚と幾何を融合したロバストな視覚運動汎化VLA2025/11/1
視覚と言語・幾何の相補的なモダリティを訓練時のドロップアウトとクロスアテンションで融合し、照明や視点変化に強い拡散ポリシーを実現した。
- バッテリー電圧降下下でのロータードローンの高精度制御飛行制御2025/3/1
バッテリーの電圧降下による外乱を推定するオブザーバを開発し、並進・回転ループに組み込んだ耐外乱制御手法を提案、実飛行実験で有効性を検証した論文。
- 結合外乱に対する学習ベースオブザーバ外乱オブザーバ/学習制御2024/7/1
チェビシェフ級数展開と正則化最小二乗法を組み合わせ、内部不確かさと外部外乱の結合外乱を高精度に推定する学習ベースのオブザーバを提案し、飛行実験で検証した。