Juyi Sheng
Peking University
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション模倣学習/操作
※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
- SkeleWAM: 骨格ワールドアクションモデリングによる効率的なロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/10/1
ロボット関節・物体中心・接触点からなる疎な3D骨格を状態表現として用い、行動生成と将来骨格予測を統合した軽量なワールドアクションモデルを提案。LIBERO-Plusで85.9%の成功率を達成。
- CORE: 行動ラベルなし視覚デモからロボット操作の共通結果規則性を抽出する手法模倣学習/操作2026/6/1
ロボット操作の模倣学習において、高コストなロボットデモの代わりに、人間の動画などの行動ラベルなし視覚デモを活用するため、タスク成功時の終端状態の共通規則性を学習し、それを視覚的な目標プロトタイプとしてポリシーに組み込むCOREを提案した。
- Eval-Actions: ロボットマニピュレーションのための細粒度実行品質評価マニピュレーション2026/1/1
ロボットマニピュレーションの学習方策を、成功/失敗の二値ではなく実行プロセスの品質まで細かく評価するためのベンチマークと自動評価器を提案した論文。
- MP1: MeanFlowでロボットマニピュレーションの1ステップ方策学習を実現マニピュレーション2025/7/1
3D点群入力とMeanFlowを組み合わせ、1回のネットワーク評価で行動軌道を生成するロボットマニピュレーション手法を提案。拡散モデルより高速で、ベンチマークと実環境で高い成功率を達成した。
- GPA-RAM: 把持事前学習で強化したロボット注意Mambaによる空間タスク学習マニピュレーション2025/4/1
タスク実演から把持の事前知識を模倣方策に組み込み、注意機構と状態空間モデルを組み合わせたRAMでリアルタイム動作を実現し、RLBenchやALOHA、実機UR5/ARX R5で成功率を大幅に向上させた研究。