Lawrence Yunliang Chen
収録論文 17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
- MonoDuo: 1本のロボットアームで両腕ポリシーを学習するマニピュレーション2026/5/1
単腕ロボットのデモと人間の協調動作から、両腕ロボットの操作ポリシーを学習するフレームワークを提案。合成デモにより未見の両腕ロボット構成へのゼロショット転移を実現した。
- OXE-AugE: 異なるロボット形態間のポリシー学習を拡張するための大規模ロボットデータ拡張VLA2025/12/1
Open X-Embodimentデータセットに9種類のロボット形態を追加し、440万軌道以上に拡張するパイプラインを構築。多様なアームとグリッパーでの学習が未知のロボットへの汎化性能を高めることを示した。
- Robo-DM: 大規模ロボットデータセットのためのデータ管理データ管理2025/5/1
ロボット軌道データをEBML形式で効率的に圧縮・管理し、学習時の読み込みを高速化するオープンソースのクラウド型データ管理ツールキットを提案。
- シミュレーションと実世界の共訓練：視覚ベースロボットマニピュレーションのための簡単なレシピマニピュレーション2025/3/1
シミュレーションと実世界のデータを混合して方策を共訓練する簡単な手法を提案し、ロボットアームとヒューマノイドの多様なタスクで実世界性能を平均38%向上させた。
- RoVi-Aug: ロボットと視点の拡張による異なる機体間のロボット学習sim2real2024/9/1
画像生成モデルでロボットの種類とカメラ視点を拡張し、未見のロボットや視点でもゼロショットで動く方策を学習する手法を提案。
- 次トークン予測によるインコンテキスト模倣学習模倣学習2024/8/1
言語や報酬を使わず、人間の教示軌道をプロンプトとして与えるだけで実機ロボットが新しいタスクを学習なしに実行できる次トークン予測モデルICRTを提案した。
- Octo: オープンソースの汎用ロボットポリシーVLA2024/5/1
80万件の軌道データで学習したTransformerベースの汎用ロボットマニピュレーションポリシーを提案し、言語や目標画像で指示でき、新しいセンサーや行動空間にも短時間でファインチューニング可能であることを示した。
- DROID: 大規模実環境ロボットマニピュレーションデータセットマニピュレーション2024/3/1
北米・アジア・欧州の50名が12ヶ月かけて564シーン・84タスクで収集した76k軌道・350時間のロボット操作データセットを構築し、学習ポリシーの性能と汎化性能が向上することを示した。
- Mirage: クロスペインティングによる異なるロボット間のゼロショット方策転移sim2real2024/2/1
実行時に目標ロボットをマスクして学習済みロボットを描き直す「クロスペインティング」により、異なるロボットアームやグリッパ間で視覚ベースの方策をゼロショット転移させる手法を提案。
- Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models2023/10/1
- Bagging by Learning to Singulate Layers Using Interactive Perception2023/3/1
- Semantic Mechanical Search with Large Vision and Language Models2023/2/1
- AutoBag: Learning to Open Plastic Bags and Insert Objects2022/10/1
- Efficiently Learning Single-Arm Fling Motions to Smooth Garments2022/6/1
- Optimal Shelf Arrangement to Minimize Robot Retrieval Time2022/6/1
- Fleet-DAgger: Interactive Robot Fleet Learning with Scalable Human Supervision2022/6/1
- Planar Robot Casting with Real2Sim2Real Self-Supervised Learning2021/11/1