Qinxi Yu

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

• Box-WAM: 世界行動モデルのためのコンパクトな状態表現としてのボックス軌道
  VLA2026/10/13

  ロボット操作のための世界行動モデルにおいて、未来の全フレーム動画予測の代わりに、タスク関連物体の向き付きバウンディングボックスの軌道を予測することで、計算コストを大幅に削減しつつ行動予測性能を向上させる手法を提案した。

• Lucid-XR: ロボット操作のための拡張現実データエンジン
  データ生成/操作2026/5/1

  XRヘッドセット上で動作する物理シミュレーションとビデオ生成を組み合わせ、多様な合成データを生成してロボットの視覚ポリシーを訓練し、実環境へのゼロショット転移を実現する。

• EgoVLA：自己中心視点の人間動画から視覚-言語-行動モデルを学習
  VLA2025/7/1

  一人称視点の人間動画でVLAモデルを訓練し、逆運動学とリターゲティングで人間の手の動きをロボット動作に変換、少数のロボット実演で微調整してロボットポリシーを獲得する手法を提案。

• ORBIT-Surgical: 手術支援巧緻性学習のためのオープンシミュレーションフレームワーク
  sim2real2024/4/1

  NVIDIA Omniverse上でdVRKとSTARロボット向けに14の手術タスクを提供し、強化学習・模倣学習による手術スキル向上とsim-to-real転移を可能にする物理ベースの手術ロボットシミュレータを開発した。

• Orbit: インタラクティブロボット学習環境のための統合シミュレーションフレームワーク
  sim2real2023/1/1

  NVIDIA Isaac Simを基盤に、フォトリアルなシーンと高忠実度の剛体・変形体シミュレーションを備えたモジュール式ロボット学習フレームワークOrbitを提案。GPU並列化により強化学習やデモ収集を高速化し、16のロボット、4種のセンサ、20以上のベンチマークタスクを提供する。