Jingyun Yang

収録論文 12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

• HoMeR: ハイブリッド模倣と全身制御による実環境モバイルマニピュレーションの学習
  モバイルマニピュレーション2025/6/1

  全身制御と絶対/相対のハイブリッド行動を組み合わせ、家庭内でのモバイルマニピュレーションを少数のデモで学習する模倣学習フレームワークを提案。

• CUPID: 影響関数でロボットが好むデータを選別
  模倣学習2025/6/1

  模倣学習において、各デモンストレーションが方策の性能に与える影響を影響関数で推定し、有害なデータを除去・有益なデータを選択するデータキュレーション手法を提案。

• Mobi-π: ロボット学習ポリシーのモビライゼーション
  マニピュレーション2025/5/1

  限られた視点で学習したマニピュレーションポリシーを移動ロボットで活用するため、3Dガウススプラッティングとサンプリング最適化により、ポリシーの分布内となるベース姿勢を探索する手法を提案。

• 生成ポリシーの失敗モードを解き明かす：一貫性と進捗のランタイムモニタリング
  VLA2024/10/1

  模倣学習ポリシーの失敗を、行動の時間的一貫性の統計的監視とVLMによるタスク進捗監視を組み合わせて検出するランタイム監視フレームワークSentinelを提案。

• EquiBot: 汎化性とデータ効率を両立するSIM(3)同変拡散ポリシー
  マニピュレーション2024/7/1

  拡散ポリシーにSIM(3)同変なネットワークを組み合わせ、スケール・回転・並進の変化に不変なロボットマニピュレーション方策を実現した。各タスク5分の実演だけで新しい物体や環境に汎化できる。

• DROID: 大規模実環境ロボットマニピュレーションデータセット
  マニピュレーション2024/3/1

  北米・アジア・欧州の50名が12ヶ月かけて564シーン・84タスクで収集した76k軌道・350時間のロボット操作データセットを構築し、学習ポリシーの性能と汎化性能が向上することを示した。

• Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
  2023/10/1
• EquivAct: SIM(3)-Equivariant Visuomotor Policies beyond Rigid Object Manipulation
  2023/10/1
• Robot Fine-Tuning Made Easy: Pre-Training Rewards and Policies for Autonomous Real-World Reinforcement Learning
  2023/10/1
• Rethinking Optimization with Differentiable Simulation from a Global Perspective
  2022/7/1
• A Bayesian Treatment of Real-to-Sim for Deformable Object Manipulation
  2021/12/1
• Learning Periodic Tasks from Human Demonstrations
  2021/9/1