Linning Xu
収録論文 8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
- Real2Gym: 動画からロボット用トレーニング環境を構築し、実機へスキルを転移sim2real2026/9/29
人間やロボットのデモ動画から物理的に整合するシミュレーション環境を再構築し、その中で操作スキルを学習・蒸留して実機ロボットへ転移するReal2Sim2Realフレームワークを提案。
- Skel-WAM: 人間からロボットへの操作スキル転移を実現する手骨格条件付きワールドアクションモデル模倣学習/人間からロボットへの転移2026/9/18
人間とロボットの手の骨格を共通インターフェースとして用い、人間の動画とロボットの実演を統合学習することで、実機の双腕操作タスクの成功率を大幅に向上させた研究。
- 空間制御可能な多視点屋内シーン再照明のための分離照明事前分布再照明2026/7/9
屋内シーンの再照明を、事前学習済み拡散モデルから照明パレットを抽出する段階と、粗い3D形状から目標照明条件を明示的にマッピングする段階に分離し、空間制御と多視点一貫性を両立するフレームワークを提案した。
- MemoryWAM: 持続的メモリによる効率的な世界行動モデリングマニピュレーション2026/6/1
ロボット操作のための世界行動モデルに、最近のフレーム、イベント境界アンカーフレーム、長期履歴を要約するコンパクトなgistトークンを組み合わせたハイブリッドメモリ設計を導入し、長期的な記憶依存タスクを効率的に処理する手法を提案した。
- FutureVLA: 視覚言語行動モデルのための統合視覚運動予測VLA2026/3/1
ロボットの行動予測において、視覚と運動の相互作用を捉える新しいアーキテクチャFutureVLAを提案。視覚情報と運動情報を分離しつつ、時間的連続性を保った統合予測を実現する。
- SoMA: ロボットによる柔軟物体操作のための実世界-シミュレーション間ニューラルシミュレータsim2real2026/2/1
3Dガウススプラッティングを用いて、柔軟物体の変形・環境力・ロボット関節動作を統合的な潜在ニューラル空間でモデル化し、実世界のロボット操作を高精度に再現・汎化する実世界-シミュレーション間シミュレータを提案。
- DexImit: 単眼人間動画からの両手巧みなマニピュレーション学習マニピュレーション2026/2/1
単眼の人間の操作動画を物理的に妥当なロボットデータへ自動変換する4段階パイプラインを提案し、両手巧みなマニピュレーションの学習を可能にした。
- Robo3R: 高精度フィードフォワード3D再構成によるロボットマニピュレーションの強化マニピュレーション2026/2/1
RGB画像とロボット状態から実時間でメートルスケールの3Dシーンを再構成するフィードフォワードモデルを提案し、模倣学習や把持生成などの操作タスクで性能を向上させた。