Jun Yang
収録論文 26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
- CoRe-VLA: カメラシフト下での視点間協調を維持するVLAフレームワークVLA2026/9/29
カメラ視点がずれてもVLAの性能を保つため、シーン点群を再構成して学習時視点の画像を再描画するプラグアンドプレイ手法を提案。
- RecastVLA: 適応的ポリシー状態による過去の相互作用から未来の制御へVLA2026/9/26
フローマッチング型VLAポリシー内に適応的ポリシー状態を保持し、テスト時訓練で過去の行動生成履歴を次の制御に活かす手法を提案。LIBEROやRoboTwin、実機タスクで成功率を向上させた。
- SCULPT-VLA: 段階的行動グラウンディングによる構造化制御の学習VLA2026/9/20
VLAポリシーにおいて、タスク進行・シーン動態・空間グラウンディングの要素を段階的に学習させ、教師なしで連続制御を洗練する手法を提案。LIBEROや実機タスクで成功率を向上させた。
- 単調な進捗を超えて：ロボット模倣のためのリトライ監視価値学習模倣学習2026/6/1
不完全なデモからリトライイベントを疎な監視として用い、誤りに敏感な価値関数を学習し、下流の行動クローニングの重み付けに活用するフレームワークを提案。実ロボット操作タスクで効果を実証。
- SI-Diff: 力領域拡散ポリシーによる探索と高精度挿入の学習フレームワークマニピュレーション2026/5/1
力覚情報を用いた拡散ポリシーにより、単一モデルで探索と高精度挿入の両タスクを学習するフレームワークを提案。モード条件付けと教師ポリシーにより、位置ずれ許容範囲を拡大し、未知形状へのゼロショット転移も実現。
- UniSteer: 人間のガイダンスを活用したVLA適応のための統合ノイズステアリングVLA/強化学習/人間介入2026/5/1
拡散型VLAモデルの実世界適応を効率化するため、人間の修正行動をノイズ空間の強化学習に統合するフレームワークUniSteerを提案。実機実験で成功率を平均66分で20%から90%に向上させた。
- ToMPC: ADMMによるタスク指向モデル予測制御による安全なロボット操作マニピュレーション2026/3/1
安全で効率的なロボット操作のためのタスク指向モデル予測制御フレームワークを提案し、衝突回避と環境との相互作用を統合し、ADMMで最適化問題を解く。
- テクスチャなし物体に対するキーポイントベースEKFを用いた知覚・制御結合ビジュアルサーボビジュアルサーボ2026/2/1
テクスチャのない物体に対して、学習ベースのキーポイント検出と拡張カルマンフィルタを組み合わせ、知覚と制御を閉ループで統合することで、遮蔽などに頑健なビジュアルサーボを実現した。
- 拡散モデルとオンライン強化学習を統合した四足ロボットのロバスト制御歩行2025/7/1
拡散モデルによる多タスク事前学習とオンラインPPO微調整を組み合わせ、言語指示に従って四足ロボットを制御するフレームワークDMLocoを提案。
- マルチビューRGB画像を用いたテクスチャレス物体の能動的6D姿勢推定6D姿勢推定2025/3/1
テクスチャのない物体の6D姿勢推定を、RGB画像のみを用いてマルチビューかつ能動的に行うフレームワークを提案。姿勢推定を並進と回転に分離し、次に最適な視点を予測することで精度と効率を向上させた。
- RP-SLAM: 効率的な3Dガウシアンスプラッティングによるリアルタイム写実的SLAMSLAM2024/12/1
3Dガウシアンスプラッティングを用いた単眼・RGB-Dカメラ向けSLAM手法を提案し、適応的サンプリングと動的ウィンドウ最適化によりリアルタイムで高精度かつコンパクトな写実的マッピングを実現した。
- 制御バリア関数による安全臨界制御：階層最適化フレームワーク安全制御2024/10/1
制御バリア関数（CBF）を用いた安全臨界システム設計において、多目的最適化問題を安全性優先で入れ子型の部分問題に分解する階層最適化フレームワークを提案し、既存のQPベース手法より安全性・実現可能性・収束速度で優れることを示した。
- 冗長マニピュレータのタスク指向計画・制御による多層安全機構マニピュレーション2024/10/1
冗長ロボットマニピュレータに対し、MPCベースの軌道計画と固有受容感覚のみを用いたトルク制御を組み合わせ、不確実な障害物や予期せぬ接触に対応する多層安全フレームワークを提案した。
- 力の護り：未知環境との相互作用における安全臨界コンプライアント制御コンプライアント制御2024/5/1
未知環境との接触時に力制約を厳密に守るため、力制約制御バリア関数と二次計画法を組み合わせたコンプライアント制御手法を提案し、UR3eロボットで有効性を検証した。
- NeB-SLAM: 未知シーン向けのニューラルブロックベース拡張可能RGB-D SLAMSLAM2024/5/1
未知のシーンを固定サイズのニューラルブロックに分割し、適応的にマップを成長させることで、事前にシーンサイズを知らなくても高精度なRGB-D SLAMを実現した。
- CBF誘導MPCによるロボットの柔軟な能動安全運動制御マニピュレーション2024/5/1
制御バリア関数の減衰率を最適化変数として組み込んだMPCにより、マニピュレータが動的障害物を回避しつつ参照軌道を追従する手法を提案し、UR5で検証した。
- Uncertainty-aware 3D Object-Level Mapping with Deep Shape Priors2023/9/1
- Active Pose Refinement for Textureless Shiny Objects using the Structured Light Camera2023/8/1
- Enhanced Robust Motion Control based on Unknown System Dynamics Estimator for Robot Manipulators2023/6/1
- Next-Best-View Selection for Robot Eye-in-Hand Calibration2023/3/1
- 6D Pose Estimation for Textureless Objects on RGB Frames using Multi-View Optimization2022/10/1
- POCD: Probabilistic Object-Level Change Detection and Volumetric Mapping in Semi-Static Scenes2022/5/1
- Next-Best-View Prediction for Active Stereo Cameras and Highly Reflective Objects2022/2/1
- ROBI: A Multi-View Dataset for Reflective Objects in Robotic Bin-Picking2021/5/1
- Probabilistic Multi-View Fusion of Active Stereo Depth Maps for Robotic Bin-Picking2021/3/1
- Wasserstein Distance guided Adversarial Imitation Learning with Reward Shape Exploration2020/6/1