Lin Luo

Microsoft Research Asia

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

• 継続か再計画か？適応的実行期間のためのベルヌーイ継続方策学習
  VLA2026/8/1

  固定長のアクションチャンクを実行するVLAモデルにおいて、再計画のタイミングをタスク進捗に応じて適応的に決める軽量フレームワークを提案し、成功率を向上させた。

• FM-VLA: 接触を伴う操作における視覚言語行動モデルのための力覚ベースメモリ
  VLA/操作2026/7/1

  視覚言語行動モデルに力覚履歴をメモリとして組み込み、非マルコフ的で接触を伴う操作タスクの時間的文脈推論を可能にした。

• MuseVLA: ロボット操作のための適応型マルチモーダルセンシング視覚言語行動モデル
  VLA2026/6/1

  RGBカメラだけでは捉えられない温度や音、レーダーなどの多様なセンサ情報を、タスクに応じてツールのように選択・統合できる視覚言語行動モデルを提案した。

• 実生活の人間活動動画を用いたロボットマニピュレーション向け視覚-言語-行動モデルのスケーラブル事前学習
  VLA2025/10/1

  人間の手の日常動画を自動解析してロボットのVLA学習データに変換し、100万エピソード規模のデータセットでモデルを事前学習することで、未知環境でのゼロショット性能と実機微調整時の成功率・汎化性能を向上させた。

• UniGraspTransformer：スケーラブルな器用把持のための簡素化された方策蒸留
  マニピュレーション2024/12/1

  物体ごとに強化学習で把持方策を訓練し、それを単一のTransformerネットワークに蒸留することで、多様な物体・姿勢に対応する汎用器用把持を実現した研究。

• CogACT: 認知と行動を融合するロボット操作のための基盤的視覚-言語-行動モデル
  VLA2024/11/1

  VLMの出力を条件とする専用の拡散行動トランスフォーマーを組み込んだ新しいVLAアーキテクチャを提案し、ロボット操作の成功率と汎化性能を大幅に向上させた。