Lingxiao Guo

収録論文 4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

• 一つのデモから世界を学ぶ：オープンワールド移動操作のための合成データエンジン
  移動操作2026/7/1

  1つの人間デモから合成データを生成し、オープンワールドの移動操作ポリシーを学習する手法WANDAを提案。

• RL-100: 実世界強化学習による高性能ロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2025/10/1

  拡散視覚運動ポリシーに模倣学習と強化学習を統合し、軽量な蒸留で高速制御を実現した実世界ロボットマニピュレーションのフレームワーク。8つの多様な実タスクで100%の成功率を達成。

• ロバストトランスフォーマによる分布外状況下での汎化ロコモーション
  歩行2025/7/1

  脚型ロボットの分布外状況でのロコモーションを、ボディトークン化と一貫性ドロップアウトを導入したトランスフォーマモデルROLTで実現し、四足・六足ロボットで既存手法より高いロバスト性を示した。

• DemoSpeedup：エントロピー誘導によるデモンストレーション加速で視覚運動ポリシーを高速化
  模倣学習2025/6/1

  人間が収集した遅いデモを、フレームごとの行動エントロピーに基づいて間引き、精度が必要な区間はそのままに余裕のある区間を加速して学習させることで、成功率を保ちつつ最大3倍速く動く視覚運動ポリシーを実現した自己教師あり手法。