Lei Yuan
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
- 政策不確実性を活用した効率的なワールドモデルベースVLA政策最適化のための優先ロールアウトVLA2026/9/19
VLA政策の強化学習において、政策の不確実性が高い状態に優先的にモデルロールアウトを割り当てる軽量サンプリング層U-GROWを提案し、シミュレーションと実機のマニピュレーションタスクで効率と有効性を示した。
- CoCoBench: 具現化マルチエージェントタスク計画のための協調調整ベンチマークマルチエージェント/ベンチマーク2026/8/28
マルチエージェントの協調失敗を細かく診断できるベンチマークCoCoBenchを提案し、897の検証済みインスタンスで4種類の協調構造を評価する。
- GigaBrain-0.7：三系統アーキテクチャによる創発的能力へのスケーリングVLA2026/8/16
視覚言語行動モデルのスケーリングとアーキテクチャ改善により、多様なロボットへの汎化を大幅に向上させた基盤モデルを提案。
- 文脈的対比メタ強化学習による自律空中マニピュレーション強化学習/空中マニピュレーション2026/6/7
クワッドローターが多様なペイロードを自律的に把持・輸送・配送するための、文脈エンコーダと対比学習を組み合わせたメタ強化学習手法を提案。シミュレーションのみで訓練し、実機へ直接展開可能。
- マルチエージェント強化学習による協調的な長縄跳びマルチエージェント強化学習2026/6/1
複数の人型ロボットが協力して長縄跳びを行うためのマルチエージェント強化学習フレームワークを提案し、シミュレーションと実機でその有効性を実証した。
- 意味的スキル発見による四足ロボットの継続的協調群制御2026/6/1
複数の四足ロボットが連続的に現れる協調タスクを学習する際、過去のスキルを忘れずに再利用できる意味的スキルライブラリフレームワーク「Conquer」を提案した。
- 予測に基づくサブゴール生成による長期タスク解決のためのAnticipation-VLAVLA2026/5/1
長期にわたるロボットタスクを解決するため、タスクの進行に応じて適応的にサブゴールを生成する予測モデルを導入し、階層型VLAモデルを提案した。
- スピードアップパッチ：身体操作を加速するプラグアンドプレイ方策の学習操作/オフラインRL2026/3/1
既存の身体操作ポリシーの実行速度が遅い問題に対し、オフラインデータのみで使える軽量な外部スケジューラを導入し、行動チャンクを適応的に間引いて実行を高速化するフレームワークを提案した。
- MARVL: 視覚言語モデルによるロボットマニピュレーションの多段階ガイダンスマニピュレーション2026/2/1
視覚言語モデルを微調整してタスクを多段階のサブタスクに分解し、密な報酬を自動設計することで、ロボット強化学習のサンプル効率と頑健性を向上させた研究。