Kelin Yu

収録論文 9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

• OmniTacTune: 視覚ポリシーへの触覚残差適応のためのポリシー非依存な実世界強化学習
  触覚/強化学習2026/7/1

  事前学習済みの視覚ポリシーに触覚フィードバックを残差補正として適応させる、ポリシー非依存の実世界RLパイプラインを提案。接触を伴う多様なタスクで成功率を大幅に向上させる。

• HumanEgo: 人間の一人称視点動画数分からのゼロショットロボット学習
  模倣学習2026/5/1

  人間の一人称視点動画からロボット操作スキルをゼロショットで転移するフレームワークを提案。手と物体の相互作用をエンティティレベルで表現し、フローマッチングポリシーと補助損失で学習することで、ロボットデータ不要で高効率な学習を実現した。

• AFFORD2ACT: アフォーダンス誘導による汎用かつ軽量なロボットマニピュレーションのための自動キーポイント選択
  マニピュレーション2025/10/1

  テキストと画像からアフォーダンスを手がかりに最小限の意味的キーポイントを抽出し、38次元の軽量ポリシーで未知物体や背景変化に強いマニピュレーションを実現した。

• GenFlowRL: 生成的オブジェクト中心フローによる視覚強化学習の報酬形成
  強化学習2025/8/1

  多様なロボットデータから学習した生成的オブジェクト中心フローを用いて報酬を形成し、視覚強化学習で汎化性の高い操作方策を獲得する手法を提案。

• ControlTac: 単一参照画像による力と位置を制御した触覚データ拡張
  触覚2025/5/1

  単一の参照触覚画像と接触力・接触位置を条件として、物理的に妥当な触覚画像を生成する2段階の制御可能なフレームワークを提案し、触覚データセットの拡張に有効であることを示した。

• MimicTouch: Leveraging Multi-modal Human Tactile Demonstrations for Contact-rich Manipulation
  2023/10/1
• Evolutionary Curriculum Training for DRL-Based Navigation Systems
  2023/6/1
• Temporal Video-Language Alignment Network for Reward Shaping in Reinforcement Learning
  2023/2/1
• Learning Generalizable Vision-Tactile Robotic Grasping Strategy for Deformable Objects via Transformer
  2021/12/1