Kailin Li
Shanghai AI Laboratory
収録論文 11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
- InternW0-Δ: 予測ダイナミクスと行動を橋渡しする20K時間超のオープンデータによるワールドアクションモデルVLA2026/9/25
視覚ダイナミクスと行動生成を統合したワールドアクションモデルを、20,000時間超の異種オープンデータで事前学習し、シミュレーションと実機で従来手法を上回る性能を達成した。
- InternW0: 効率的な実世界インタラクションのための基盤的物理世界モデル世界モデル2026/9/23
上海AI Labが、視覚予測とロボット制御を非対称なvideo-actionアーキテクチャで統合した物理世界モデルInternW0を提案。約7,200時間のデータで学習し、化学合成やピペッティングなどの実世界タスクで評価した。
- Skel-WAM: 人間からロボットへの操作スキル転移を実現する手骨格条件付きワールドアクションモデル模倣学習/人間からロボットへの転移2026/9/18
人間とロボットの手の骨格を共通インターフェースとして用い、人間の動画とロボットの実演を統合学習することで、実機の双腕操作タスクの成功率を大幅に向上させた研究。
- 適応的動作計画と追従による人型ロボットのプロテニススタイル実現ヒューマノイド/模倣学習/sim2real2026/8/20
放送映像からプロのテニス動作を学習し、適応機構でシミュレーションと実機のギャップを埋めることで、人型ロボットにプロ級のサーブとラリーを実現するフレームワークを提案した。
- 人型ロボットのためのスケーリング行動基盤モデル人型ロボット制御2026/7/1
人型ロボットの制御を大規模行動データで学習する行動基盤モデル（BFM）のスケーリング手法を提案し、学習パラダイム、データ、モデル構造の協調により性能が向上することを示した。
- InternVLA-A1.5: 理解・潜在予測・行動の統合による構成的汎化VLA2026/7/1
ロボット操作のための統一モデルで、事前学習済みVLMの意味理解とビデオ生成モデルの動的予測を活用し、将来予測を潜在コードのクエリ問題として再構成することで、実時間制御を維持しつつ構成的汎化を実現した。
- ReactiveBFM: 汎用ヒューマノイド全身制御に向けたリアクティブ閉ループ動作計画ヒューマノイド制御2026/6/1
既存の行動基盤モデルは事前定義された動作しか実行できず環境変化に弱いため、生成型プランナーと追跡制御を閉ループで統合し、曝露バイアスを軽減するリアクティブな全身制御フレームワークを提案した。
- Tele-Catch: 動的3D物体キャッチのための適応型遠隔操作遠隔操作2026/3/1
動く物体を器用なロボットハンドでキャッチするタスクにおいて、人間の遠隔操作信号と自律ポリシーを融合する共有自律フレームワークを提案し、キャッチ精度とロバスト性を向上させた。
- Gallant: ボクセルグリッドによる3次元制約地形でのヒューマノイド歩行と局所ナビゲーション歩行2025/11/1
LiDARをボクセル化してzグループ化2D CNNで制御方策に写像し、3D制約地形でのヒューマノイド歩行・局所ナビゲーションを単一方策で実現した研究。
- 人間のデモンストレーション不要の軌道スコアラーによるエンドツーエンド自動運転自動運転/強化学習2025/10/1
人間のデモンストレーションを一切使わず、実世界画像とルールベース報酬のみで学習する強化学習ベースのエンドツーエンド自動運転計画手法ZTRSを提案し、長尾シナリオで模倣学習を上回る性能を示した。
- ManipTrans: 残差学習による効率的な両手巧み操作の転移マニピュレーション2025/3/1
人間の両手操作スキルをシミュレーション上のロボットハンドへ効率的に転移する二段階手法を提案し、大規模データセットDexManipNetを構築した。