Kevin Yuchen Ma
National University of Singapore
収録論文 8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
- Show-Harness: VLMエージェントだけでロボットを操作VLA2026/9/9
VLMが離散的な意味アクション単位を通じてロボットを直接制御できる「Embodied Harness」を提案し、GUIベースのデモ収集インターフェースGUMIも開発した。
- MANGO-Grasp: 幾何指向3Dガウス上のマハラノビス場によるクロスエンボディ器用把持把持2026/8/3
異なる多指ハンド間で安定した把持を合成するクロスエンボディ器用把持のため、物体を幾何指向3Dガウスプリミティブで、ロボットハンドを形態・運動学的記述子で表現し、マハラノビス場を用いて相互作用を予測・最適化するフレームワークを提案した。
- 多様性の罠を回避するアンカー中心適応によるロボット操作マニピュレーション2026/5/1
ロボット操作におけるVLAモデルの実機適応で、多様なデモ収集が逆効果になる「多様性の罠」を特定し、アンカー中心適応(ACA)という2段階フレームワークを提案。実機実験で成功率を向上させた。
- World-VLA-Loop：ビデオ世界モデルとVLAポリシーの閉ループ学習VLA2026/2/1
ビデオ世界モデルとVLAポリシーを相互に改善する閉ループ学習フレームワークを提案し、実世界での強化学習のコストを削減しつつVLA性能を向上させた。
- カテゴリレベルで汎化可能な触覚ツール操作のためのセマンティック・コンタクト場触覚2026/2/1
視覚的意味情報と密な接触推定を統合した3D表現「SCFields」を提案し、シミュレーション事前学習と実データ微調整により、未知のツールへの触覚操作の汎化を実現した。
- MachaGrasp: 形態認識型クロスエンボディメント巧みな手の把持のための関節動作生成マニピュレーション2025/10/1
手の形態記述から固有把持（eigengrasp）を導出し、低次元の関節係数を予測することで、異なる多指ハンドでも高速かつ高成功率に把持を生成するフレームワーク。
- VLA-Touch：二段階の触覚フィードバックで視覚-言語-行動モデルを強化VLA2025/7/1
ベースのVLAモデルを微調整せずに、触覚言語モデルによる高レベル計画と拡散ベース制御器による行動修正の二段階で触覚フィードバックを統合し、接触を伴うタスクの計画効率と実行精度を向上させた。
- 拡散モデルとオプションの融合：時間的に拡張されたタスクのための階層的生成スキル構成階層的強化学習2024/10/1
線形時相論理で指定された長期タスクを、拡散モデルと階層強化学習を組み合わせてオプションの連鎖に分解し、再計画しながら実行するフレームワークを提案。