Kun-Yu Lin

収録論文 7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

• TrapVLA: 設定された失敗モードへのVLAモデルのトラッピング
  セキュリティ/VLA2026/8/27

  視覚言語行動モデルに対するバックドア攻撃の新タスクを提案し、テキストトリガーで特定の失敗パターンを誘発する手法を開発した。

• 能動的空間脳と汎化可能な行動小脳によるヒューマノイド全身操作
  全身操作2026/5/1

  複雑な3D環境での空間理解と行動生成の課題に対し、マルチエージェント大規模モデルを用いた能動的空間知覚と汎化可能な行動生成を組み合わせたヒューマノイド全身操作フレームワークを提案した。

• EgoTraj-Bench: 一人称視点のノイズ観測下での頑健な軌道予測ベンチマーク
  軌道予測2025/10/1

  一人称視点のノイズを含む観測履歴とクリーンな俯瞰視点の未来軌道を対応付けた初の実世界ベンチマークを構築し、観測のノイズ除去と未来予測を同時に行う二流フローマッチングモデルBiFlowを提案した。

• 見て想像する：人間の実演と未来予測による長期的マニピュレーションの誘導
  マニピュレーション2025/9/1

  人間の実演動画から手順意図を推論し、生成モデルで未来の動画ロールアウトを合成して低レベル制御を導く階層的フレームワークSuper-Mimicを提案し、長期的マニピュレーションタスクでゼロショット手法を20%以上上回った。

• 未見タスクへの汎化に挑む視覚-言語-行動マニピュレーションの限界探索
  VLA2025/5/1

  VLAモデルのクロスタスク汎化を評価する新ベンチマークAGNOSTOSを提案し、文脈内デモンストレーションで未見タスクの行動を予測するX-ICM手法を導入した。

• 雑然環境におけるタスク指向6自由度把持姿勢検出
  マニピュレーション2025/2/1

  雑然とした多物体環境で、特定のタスクに適した6自由度の把持姿勢を検出する問題を扱い、大規模データセット6DTGとベースライン手法OSTGを提案した。

• ロボット操作のための視覚事前学習における人間-ロボットドメインギャップの緩和
  マニピュレーション2024/6/1

  人間とロボットのペア動画を用いたコントラスティブ学習で、人間の活動データで事前学習した視覚モデルをロボット領域に適応させ、操作タスクの成功率を向上させた研究。