Jonathan Yang

収録論文 9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

• 行動整合表現によるクロスエンボディメント転移
  VLA/クロスエンボディメント転移2026/7/1

  ロボット操作の大規模模倣学習において、行動整合表現（物体のバウンディングボックスや言語動作、エンドエフェクタの軌跡など）がVLAモデルのクロスエンボディメント転移を促進するかを検証し、シミュレーションベンチマークで評価。エンドエフェクタ軌跡が特に有効で、シミュレーションから実機への転移成功率を28%向上させた。

• データの類推が効率的な異種ロボット間転移を可能にする
  模倣学習/転移学習2026/3/1

  異なるロボット間での模倣学習の転移において、単にデータ量を増やすよりも、シーンやタスクを揃えたペアデータ（データ類推）が形態の違いに対して効果的であることを示し、実世界で成功率を平均22.5%向上させた。

• ロボットの視覚汎化のための不変性共訓練
  sim2real2025/12/1

  ロボットデモと非物理シミュレーションの画像を共訓練し、状態類似性と観測摂動への不変性を補助タスクとして導入することで、未見の視点・照明・妨害物体への汎化性能を18%向上させた。

• 知覚と行動をつなぐ：ロボットの汎化のための空間的に接地された中間表現
  マニピュレーション2025/6/1

  物体中心性・姿勢認識・深度認識という中間表現を専門家エンコーダで学習し、その混合専門家ポリシーで実世界の両手巧み操作タスクの汎化性能を向上させた研究。

• Pushing the Limits of Cross-Embodiment Learning for Manipulation and Navigation
  2024/2/1
• Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
  2023/10/1
• Polybot: Training One Policy Across Robots While Embracing Variability
  2023/7/1
• Don't Start From Scratch: Leveraging Prior Data to Automate Robotic Reinforcement Learning
  2022/7/1
• COG: Connecting New Skills to Past Experience with Offline Reinforcement Learning
  2020/10/1