Longyan Wu

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

• ピクセルからポーズへ：人間のデモンストレーションによる物体中心のツール操作学習
  マニピュレーション2026/9/28

  人間の動画デモから物体中心の世界モデルを事前学習し、ポーズ認識方策と組み合わせることで、ロボットとの対応データなしに複雑なツール操作を実現した。

• TAMEn: 接触リッチなタスクにおけるクローズドループデータ収集のための触覚対応操作エンジン
  データ収集/触覚/操作2026/4/1

  手持ち型デモ収集システムで、異なるグリッパーに適応可能なウェアラブルインターフェースと、高精度モードとポータブルモードを組み合わせたデータ収集パイプラインを提案し、触覚情報を含むリカバリデータを統合してポリシーを改善する。

• SkillVLA: スキル再利用による双腕操作の組合せ多様性への挑戦
  双腕操作/VLA2026/3/1

  双腕操作におけるVLAモデルが、左右の腕のスキルを組み合わせて再利用できるようにするフレームワークを提案し、成功率を大幅に向上させた。

• UniVTAC: 視触覚マニピュレーションのデータ生成・学習・評価を統合するシミュレーションプラットフォーム
  視触覚/マニピュレーション2026/2/1

  3種類の視触覚センサに対応したシミュレーション基盤で接触データを大量生成し、視触覚エンコーダと8タスクのベンチマークを提供して、触覚駆動型マニピュレーションの学習と評価を可能にした。

• RISE: 構成可能な世界モデルによる自己改善ロボット方策
  VLA2026/2/1

  ロボット操作のための構成可能な世界モデルを提案し、想像空間での強化学習により実世界での安全性・コスト問題を回避しつつ、動的タスクで大幅な性能向上を実現した。

• FreeTacMan: 接触の多いマニピュレーションのためのロボット不要な視触覚データ収集システム
  触覚2025/6/1

  人間の指に装着できる視触覚センサ付きグリッパと光学トラッキングで、ロボットなしに接触の多い操作の実演データを収集するシステムを提案し、大規模データセットを公開した。