Nieqing Cao

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

• UMI-Bench 1.0: UMIデータを用いた卓上ロボット操作のためのオープンで再現可能な実世界ベンチマーク
  マニピュレーション2026/6/1

  UMIスタイルの操作ポリシーを実世界で標準評価する初のベンチマークを提案し、データ収集から評価までの統一プロトコルを提供する。

• FastUMI-100K：大規模UMI形式データセットによるデータ駆動型ロボットマニピュレーションの進展
  マニピュレーション2025/10/1

  モジュール型ハードウェアと軽量トラッキングを備えたFastUMIシステムで収集した10万件超の家庭内タスク実演データセットを構築し、多様な模倣学習アルゴリズムで高い成功率を示した。

• BestMan: 統一シミュレーション・ハードウェアAPIを備えた身体性AI向けモジュール式移動マニピュレータプラットフォーム
  sim2real2024/10/1

  PyBulletベースの身体性AI研究用シミュレーションプラットフォームBestManを提案し、知覚・計画・制御の統合、モジュール性、sim-to-real転送、多様なハードウェア対応を実現した。

• FastUMI: スケーラブルでハードウェア非依存の汎用マニピュレーションインターフェースとデータセット
  マニピュレーション2024/9/1

  ロボットアームの実世界データ収集を低コスト・ハードウェア非依存で実現するため、UMIを再設計したFastUMIを提案し、22タスク・1万軌跡超のデータセットを公開した。

• AlignBot: ユーザーのリマインダーに沿ったVLM駆動型家庭用ロボットのカスタマイズタスクプランニング
  VLA2024/9/1

  家庭用ロボット向けに、微調整したLLaVA-7BをGPT-4oのアダプタとして用い、ユーザーのリマインダーを構造化指示に変換してカスタマイズされたタスク計画を生成するフレームワークを提案し、実環境実験で成功率86.8%を達成した。

• MoMa-Pos: 物体運動学を考慮した移動マニピュレーションのための効率的なベース配置最適化フレームワーク
  移動マニピュレーション2024/3/1

  移動マニピュレータのベース配置を最適化するフレームワークを提案し、タスクに関連する物体を優先的に再構成して計算効率を高め、実環境とシミュレーションで既存手法を上回る性能を示した。

• Integrating Action Knowledge and LLMs for Task Planning and Situation Handling in Open Worlds
  2023/5/1
• Robot Task Planning and Situation Handling in Open Worlds
  2022/10/1