Jinyan Liu
Beijing Institute of Technology
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
- ForgetMimic: 強化学習によるヒューマノイド制御のための運動アンラーニングヒューマノイド制御2026/9/23
強化学習で学習したヒューマノイド制御ポリシーから、指定した運動だけを忘却させ、他の運動性能を維持する初の運動レベルアンラーニング手法を提案。
- LM-X: 進捗・イベント・不確実性予測による説明可能な汎用ロボット操作の行動モデリングVLA2026/8/26
汎用VLAポリシーに、タスク進捗・イベント遷移・局所信頼性を明示的に予測する3つの信号を導入し、制御に内在する説明可能性を実現した。大規模事前学習と実ロボットデータで高い成功率を達成した。
- ViTaR: 基盤VLA操作のための視触覚残差適応VLA/触覚/操作2026/8/16
接触を伴う操作タスクで、凍結したVLAモデルに触覚情報に基づく小さな残差補正を加える手法を提案し、既存の触覚ベースラインを上回る成功率を達成した。
- VLALeaks: 視覚言語行動モデルに対するメンバーシップ推論攻撃プライバシー/攻撃2026/6/1
VLAモデルが訓練データを記憶することによるプライバシー漏洩リスクに着目し、注意の差異に基づくメンバーシップ推論攻撃を提案した。
- GeoHAT: 移動操作のための幾何適応型ハイブリッド行動変換器移動操作2026/6/1
移動操作タスクにおいて、信頼できる幾何情報のみを注入し、必要な箇所にのみ注意を向けるという原理に基づく、エンドツーエンドの拡散ベースフレームワークGeoHATを提案。軽量なフーリエ空間エンコーダとゲート付き融合、およびアームとベースを分離したハイブリッド行動デコーダにより、シミュレーションベンチマークで高い成功率を達成した。
- DGSG-Mind: 長期シーン理解とグラウンディングのための動的3Dガウシアンシーングラフ3Dシーン理解2026/5/1
動的な3Dシーン表現にオープンボキャブラリの意味情報を統合し、インスタンス認識型の3Dガウシアン動的シーングラフと推論エージェントを構築した。
- ReMAP-DP: 再投影マルチビュー整列ポイントマップによる拡散ポリシー拡散ポリシー/3D認識/操作2026/3/1
2D視覚表現に基づく汎用ロボットポリシーに明示的な3D空間認識を組み込むため、標準化された透視再投影と画素整列されたPointMapsを融合した二重ストリーム拡散ポリシーを提案し、シミュレーションと実世界の操作タスクで高い性能とデータ効率を実証した。
- 一日中動けるカンフーアスリートボット：高ダイナミック・バランス挑戦動作データセットと自律的転倒回復トラッキングヒューマノイド動作生成2026/2/1
プロの武術家の訓練動画から高ダイナミックな動作データセットを構築し、単一ポリシーで高ダイナミック動作追従と転倒回復を同時に学習する枠組みを提案した。