Kuo-Han Hung

収録論文 6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

• リアルタイム視覚-言語-行動ポリシーのための強化学習
  VLA2026/9/16

  大規模VLAモデルの推論遅延による観測のずれを解消するため、遅い行動生成と速い反応的編集を分離し、強化学習でリアルタイム制御を可能にするフレームワークを提案。

• EXPO-FT: 視覚言語行動モデルのサンプル効率的強化学習ファインチューニング
  VLA/強化学習ファインチューニング2026/5/1

  事前学習済みの視覚言語行動(VLA)モデルを強化学習で安定かつサンプル効率的にファインチューニングするシステムEXPO-FTを提案し、高精度・動的動作を要する複数の操作タスクで完全成功率を達成した。

• 行動なし動画からスキルを学ぶ
  VLA2025/12/1

  オプティカルフローを中間表現として用い、行動なし動画から潜在スキルを抽出し、ロボットの長期タスク計画と行動生成を可能にするフレームワークSOFを提案。

• DexMan: 人間と生成動画から両手巧みな操作を学習
  マニピュレーション2025/10/1

  第三者視点の人間動画から、ヒューマノイドロボットの両手巧みな操作スキルを自動生成するフレームワーク。接触ベース報酬でノイズの多い手・物体姿勢からも方策学習を改善する。

• VICtoR: 長期的操作タスクのための階層的視覚指示相関報酬の学習
  マニピュレーション2024/5/1

  動作なし動画と言語指示から長期的操作タスクの報酬を学習する階層的モデルVICtoRを提案し、段階検出と動作進捗評価で成功率を43%向上させた。

• 適応的エラー検出：少数ショット模倣ポリシーのための新しいタスクとベンチマーク
  模倣学習2024/2/1

  少数ショット模倣ポリシーの行動エラーを新規環境で検出するタスクを提案し、クロスドメインベンチマークとパターン抽出に基づく手法PrObeを開発した。