Mingjie Pan
Shanghai Innovation Institute
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーションVLA強化学習/VLA
※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
- STAR: 視覚・触覚・言語・行動モデルにおけるスパース触覚表現学習による巧みなマニピュレーションマニピュレーション2026/9/11
200時間の双腕巧みな操作データセットを構築し、触覚信号のスパース性に対処する視覚・触覚・言語・行動モデルSTARを提案。実世界4タスクで平均61%の成功率を達成した。
- τ0-VLA: 世界モデル誘導のテスト時計算を備えた階層型ロボット基盤モデルVLA2026/8/17
長期的なロボット操作タスクを、高レベル方策がサブタスク生成時にテスト時計算を追加で行える階層型VLAモデルを提案し、実データで性能向上を実証した。
- 配備しながら学習：汎用ロボットポリシーのためのフリート規模強化学習強化学習/VLA2026/5/1
事前学習済みのVLAポリシーを、ロボットフリートからの実データで継続的に強化学習し、配備中に性能を向上させるフレームワークを提案。16台の二腕ロボットで95%の成功率を達成。
- SOP：視覚-言語-行動モデルのためのスケーラブルなオンライン事後学習システムVLA2026/1/1
ロボット群が実世界で収集した経験と人間の介入をクラウド上の学習器に非同期で送り、更新された方策を即座に受け取るオンライン分散事後学習システムを提案。布畳みや箱組立などのタスクで大規模VLAモデルの性能を数時間で大幅に向上させる。
- CheckManual: マニュアルに基づく家電操作の新たな挑戦とベンチマークマニピュレーション2025/6/1
家電のマニュアルを読み取り、その指示に従ってロボットが操作を行うためのベンチマークCheckManualを提案し、マニュアルに基づく操作計画モデルManualPlanを構築した。
- OmniManip: 物体中心のインタラクションプリミティブを空間制約として用いた汎用ロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/1/1
物体の機能的アフォーダンスに基づく正準空間でインタラクションプリミティブを表現し、VLMの常識推論を3D空間制約に変換する二重閉ループ型のオープンボキャブラリなロボットマニピュレーションシステムを提案した。