Jingyan Jiang
Shenzhen Technology University
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
- ChunkTrust: 行動専門家の証拠に基づくロボット政策の実行ホライズン適応マニピュレーション2026/9/30
ロボット基盤政策が予測する行動チャンクの実行長を、固定値ではなく行動専門家の証拠から推論する潜在変数として扱い、訓練不要のセレクタと軽量アダプタで適応的に決定する手法を提案。
- FutureDuet: 未来予測監督における観測アクセスの分離VLA2026/9/28
ロボットの行動生成において、メインカメラと手首カメラで異なる未来予測目標を与えることで、精密な操作タスクの成功率を向上させた研究。
- ChainVLA: 統一実行状態による長期的操作のためのビジョン・言語・行動クエリの連鎖VLA/操作2026/8/3
長期的な操作タスクにおいて、過去の行動の結果と現在の動作を連鎖させる新しいVLAポリシーを提案。進行状況コンテキストとモーションテールを統合し、高い成功率を達成。
- GeniWorld: 視覚的アクションによるロボット操作のための汎化可能なインタラクティブワールドモデルワールドモデル2026/8/1
事前学習済みビデオ生成モデルとURDFベースのレンダリングを組み合わせ、数値アクションを視覚的アクション表現に変換することで、未見環境へのロバストなゼロショット汎化を実現するインタラクティブワールドモデルを提案した。
- DynTrace: 4D時空間推論のための動的物体証跡追跡4D時空間推論2026/7/14
MLLMの4D時空間推論を強化するため、トレーニング不要のフレームワークDynTraceを提案。動的軌跡可視化と動的トレーストークンで物体の動きを連続追跡し、カメラ運動と物体運動を分離する。
- RoboStream: 視覚言語モデルに時空間推論と記憶を統合したロボット操作フレームワークVLA2026/3/1
視覚言語モデルに時空間融合トークンと因果時空間グラフを導入し、長期ロボット操作における幾何学的定位と行動による状態変化の記憶を訓練なしで実現する。
- 触覚・視覚・言語モデルのためのテスト時適応マルチモーダル/テスト時適応2026/2/1
触覚・視覚・言語を統合したモデルがテスト時に分布変化に直面した際、各モダリティの信頼性を推定し、信頼性に基づいてサンプル選別・特徴融合・最適化を行う適応フレームワークを提案。
- ADEとFDEを超えて：マルチエージェント自動運転の安全クリティカル予測のための包括的評価フレームワーク自動運転予測評価2025/10/1
自動運転の予測モデル評価が単純なADE/FDEに依存している問題に対し、シーン構造・地図・エージェント密度・空間分布を考慮した新しいテストフレームワークを提案し、従来指標では見えない失敗事例を明らかにした。