Nga Teng Chan

収録論文 5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

• ManiLadder：カテゴリ別・多難易度タスクラダーによるロボットマニピュレーションのベンチマーク
  マニピュレーション2026/11/12

  112タスクを4難易度・8カテゴリに階層化した大規模シミュレーションベンチマークを構築し、同一条件の模倣学習ポリシーで難易度を校正して実機でも順序性を検証した論文。

• Pelican-Unify 1.0: 理解・推論・想像・行動を統合した身体化基盤モデル
  VLA2026/5/1

  単一のVLMと統一未来生成器を用いて、理解・推論・想像・行動を一つのモデルで統合的に学習・実行する身体化基盤モデルを提案し、各能力のベンチマークで高い性能を達成した。

• Robo-Cortex: 二重粒度認知記憶と自律知識誘導による自己進化型具現化エージェント
  ナビゲーション2026/5/1

  ロボットが過去の経験からナビゲーションのヒューリスティックを自律的に抽出し、戦略を進化させる自己進化型フレームワークを提案した。

• RoTri-Diff: 空間的なロボット-物体三者間相互作用に基づく両腕操作のための拡散モデル
  両腕操作/拡散モデル/模倣学習2026/3/1

  両腕と操作対象物の間の相対的な6D姿勢を符号化した三者間相互作用表現を導入し、階層的拡散過程で軌道生成する模倣学習フレームワークを提案。シミュレーションと実機で高い性能を実証した。

• RoboHiMan: 長期的マニピュレーションにおける構成的一般化のための階層的評価パラダイム
  マニピュレーション2025/10/1

  長期的なマニピュレーションタスクにおけるスキル構成の一般化を評価するため、多様な摂動下での原子タスクと構成タスクのベンチマークHiMan-Benchと3つの評価パラダイムを提案し、代表的なモデル・アーキテクチャの能力ギャップを明らかにした。