Junhao He

収録論文 6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

• ECHO: 手首装着イベントカメラによる過去と未来の文脈を統合したマニピュレーション
  マニピュレーション2026/9/28

  手首装着イベントカメラの観測を圧縮表現に符号化し、過去の把持軌跡と未来のイベント予測を組み合わせて操作方策を学習する手法を提案。露出変動に強く、RLBenchと実機でRGBベースラインを上回る。

• AR-WAM: 視覚条件付きエージェント対応ワールドアクションモデルによるロボットマニピュレーション
  VLA2026/9/20

  言語指示の代わりにバウンディングボックスと操作トークンで条件付けする0.5Bパラメータの世界行動モデルを提案し、エージェント駆動のロボット制御を実現した。

• ロボット操作のための効率的な視覚表現を学習する構造的潜在点
  視覚表現学習2026/5/1

  3D認識と操作のための事前学習フレームワークを提案し、点群オートエンコーダの潜在空間に点単位の変分オートエンコーダを挿入して、暗黙的表現の表現力と明示的表現の構造的先行知識を組み合わせたハイブリッド表現「構造的潜在点」を学習する。

• MoSA: 運動制約付き応力適応による連続体力学の実機-シミュレーションギャップ緩和 - 残差異方性学習を通じて
  物理シミュレーション/ロボット操作2026/5/1

  実世界の連続体の動力学を視覚観測から学習する際、等方性モデルを物理事前知識として使い、残差応力演算子を学習して軽度の異方性・不均一性を捉えることで、実機とシミュレーションのギャップをさらに縮小するフレームワークを提案した。

• 強化学習のためのクエリベース意味論的ガウシアンフィールドによるシーン表現
  シーン表現/強化学習2024/6/1

  3Dガウシアンスプラッティングと階層的意味論エンコーディングを組み合わせ、強化学習エージェントのための効率的で意味情報を保持したシーン表現を学習する手法を提案。

• Physical Priors Augmented Event-Based 3D Reconstruction
  2024/1/1