Junfan Lin

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

• 文脈内モデル予測生成：言語モデルから物理へのオープンボキャブラリ動作合成
  動作合成2026/6/1

  テキスト記述から人間の動作を合成する際に、言語モデルの意味理解と物理シミュレーションの現実性を統合したフレームワークICMPGを提案し、オープンボキャブラリの指示に対して物理的に妥当な動作を生成する。

• Dreamerによるタスク不変特性の学習：四足ロボットの効率的なポリシー転移を実現
  sim2real2026/4/1

  シミュレーションから実世界への転移を改善するため、Dreamer世界モデルにタスク不変特性の学習を組み込んだフレームワークDreamTIPを提案し、四足ロボットの複雑な地形での性能を大幅に向上させた。

• RoBridge：汎用ロボット操作のための認知と実行を橋渡しする階層型アーキテクチャ
  マニピュレーション2025/5/1

  大規模視覚言語モデルによる高レベル認知プランナと強化学習による汎用身体エージェントを、不変操作表現を介して階層的に統合し、認知と実行のギャップを埋めるロボット操作手法を提案。

• 報酬と方策の共進化による言語指示からの効率的なスキル獲得
  VLA2024/12/1

  LLMで報酬関数を自動設計しつつ、報酬関数と方策を交互に進化させることで、言語指示からロボットスキルを効率的に獲得するフレームワークを提案。

• VidMan: ビデオ拡散モデルの暗黙的ダイナミクスを活用したロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2024/11/1

  ビデオ拡散モデルを2段階で訓練し、未来の視覚軌道予測で環境ダイナミクスを学習した後、逆ダイナミクスモデルに変換してロボット操作の行動予測精度を向上させた研究。

• PIVOT-R: プリミティブ駆動型ウェイポイント認識ワールドモデルによるロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2024/10/1

  言語指示に基づくロボット操作のため、プリミティブ動作の解析とウェイポイント予測を行うワールドモデルを提案し、非同期階層実行により効率を大幅に向上させた。

• Continuous Transition: Improving Sample Efficiency for Continuous Control Problems via MixUp
  2020/11/1