Junhao Li

収録論文 5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。

• OnlineWM: 因果性を考慮した能動的オンライン学習による効果的な世界モデリング
  世界モデル2026/9/20

  シミュレータと能動的に対話しながら、モデルの弱点を狙ったデータを収集し、反事実学習で行動と状態遷移の因果関係を捉える世界モデルのオンライン学習フレームワークを提案。

• RedFlow: 失敗をアクションレベルの修正へと変換するフローマッチングVLAポリシー
  VLA/オフラインRL2026/7/1

  フローマッチングVLAポリシー向けに、失敗データをアクションレベルの修正信号に変換するオフライン強化学習フレームワークRedFlowを提案。実世界成功率を56.7%から74.7%に向上させた。

• 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。

• 不安全ステップペナルティとスパースLiDAR標高マッピングによる階段上の全方向ヒューマノイド歩行
  歩行2026/3/1

  階段上の安全な全方向歩行を実現するため、密な不安全ステップペナルティとスパースLiDARによる標高マップ生成を組み合わせた単一ステージ訓練フレームワークを提案した。シミュレーションと実機で高い安全性と実環境での安定性を確認した。