Jintao Chen

収録論文 7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

• EmbodiedMemory-Bench：長期的な身体性タスクにおける身体性記憶のベンチマーク
  身体性記憶/ベンチマーク2026/9/23

  長期的な身体性インタラクションにおける記憶能力を評価するEMem-Benchを提案し、空間・イベント・シーン記憶を統合する外部記憶システムEMemと8BポリシーEMem-8Bを開発した。

• MV-WAM: 多様体を考慮した価値拡張付き世界行動モデル
  操作2026/6/1

  視覚と行動のモダリティ間の構造的不整合を解消するため、多様体認識最適化と価値誘導ロールバックを備えた世界行動モデルMV-WAMを提案し、ロボット操作の汎化性能を向上させた。

• IOI: インタラクティブ世界モデルのための運動学と物理の分離
  世界モデル2026/6/1

  解析的な運動学の事前知識と学習された物理ダイナミクスを組み合わせたハイブリッドなインタラクティブ世界モデルを提案し、正確な制御と物理的に妥当な視覚フィードバックを実現する。

• VEGA: 空間認識型視覚言語行動モデルのための視覚エンコーダ接地整列
  VLA2026/5/1

  VLAモデルの視覚エンコーダ出力を、3D空間認識を持つDINOv2-FiT3Dの特徴に直接整列させることで、空間認識能力を向上させる軽量なフレームワークを提案。推論時には追加コストなしで性能が向上する。

• AstraNav-Memory: 長期記憶のための文脈圧縮
  ナビゲーション2025/12/1

  画像中心の記憶を視覚的文脈圧縮で効率的に保持し、Qwen2.5-VLベースのナビゲーション方策と組み合わせて長期的な身体性ナビゲーションを実現した研究。

• OmniNav：探索と視覚言語ナビゲーションを統合するフレームワーク
  ナビゲーション2025/9/1

  指示・物体・地点ゴールナビゲーションとフロンティア探索を単一アーキテクチャで扱う統合ナビゲーションフレームワークを提案し、高速・低速モジュール連携で経路効率と汎化性能を向上させた。

• タスク指向飛行への道：フレームワーク・基盤・原則
  飛行制御/sim2real2025/4/1

  クアッドロータのエンドツーエンド深層強化学習のためのタスク指向フレームワークを提案し、シミュレーションから実機への転移を可能にするソフト・ハード・ファームウェアの統合基盤と設計原則を示した。