Pingyue Sheng
COCO Matrix
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLAVLA/クロス身体操作マニピュレーション
※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
- BridgeWAM: 潜在ブリッジクエリによる映像・行動エキスパートの橋渡しVLA2026/10/10
映像と言語・固有感覚の情報を32個の潜在ブリッジクエリで共有空間に集約し、超軽量な行動ヘッドで高精度かつ高速なロボット操作を実現した手法。
- 4D-WAM: 軌跡フィールドによる世界行動モデルへの時空間認識の注入VLA2026/8/1
ロボットの行動生成と動画予測を統合する世界行動モデルに対し、3D軌跡フィールドからの時空間知識を表現整合で注入する訓練戦略を提案し、空間理解と実行精度を向上させた。
- DyPES-VLA: 共有ダイナミクス事前知識と身体固有制御の学習によるクロス身体操作VLA/クロス身体操作2026/8/1
異なるロボット身体間で共有できるダイナミクス事前知識を学習し、身体固有の行動空間で直接制御を出力するVLAモデルを提案。シミュレーションと実機で最高性能を達成した。
- 事前強化学習：限られた試行回数での目標条件付き動的マニピュレーションマニピュレーション2025/5/1
少数の実演から条件付き拡散モデルで運動マニフォールドを学習し、低次元条件空間でのフィードバック最適化により、10回程度の試行で新しい動的マニピュレーション目標を達成するフレームワークを提案。
- ロボットマニピュレーションの模倣学習におけるデータスケーリング則マニピュレーション2024/10/1
模倣学習において環境・物体・デモ数の増加が汎化性能に与える影響を大規模実験で調査し、環境と物体の多様性が重要であることを示した。