Qiuxuan Feng

収録論文 6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

• TACO: 触覚を考慮した世界モデルによるスケーラブルなVLAポストトレーニングの自己修正
  VLA/触覚/操作2026/7/1

  接触を伴う操作タスクで失敗するVLAモデルに対し、触覚を考慮した世界モデルを用いて失敗状態を認識し、修正動作を想像・ラベル付けすることで、人間の介入なしにポリシーを改善するフレームワークを提案した。

• HarmoWAM: 適応的世界行動モデルによる汎用性と精密操作の調和
  ロボット制御2026/5/1

  世界行動モデル(WAM)の2つのパラダイム間のトレードオフを解消するため、予測と反応の2つの専門家を世界モデルで統合し、適応的ゲーティングで切り替えるエンドツーエンドのWAMを提案した。

• RoboGene: 多様性駆動型エージェントフレームワークによる実世界タスク生成でVLA事前学習を強化
  VLA2026/2/1

  多様で物理的に実現可能な操作タスクを自動生成するエージェントフレームワークを提案し、VLAモデルの事前学習データ収集を効率化して汎化性能を向上させた。

• RoboMIND 2.0：汎用身体知能のためのマルチモーダル両腕移動マニピュレーションデータセット
  マニピュレーション2025/12/1

  6種類のロボットで集めた31万件超の両腕操作・移動マニピュレーション軌道（触覚・シミュレーション含む）を公開し、階層型VLM+VLAシステムMIND-2を提案した論文。

• WoW: 身体性インタラクションを通じた世界全知モデルへの挑戦
  世界モデル2025/9/1

  200万件のロボット操作軌道で学習した140億パラメータの生成的世界モデルを構築し、物理的因果推論を評価する新ベンチマークWoWBenchを提案した論文。

• CordViP: 実世界での巧みな操作のための対応関係に基づく視覚運動ポリシー
  マニピュレーション2025/2/1

  物体の6D姿勢推定とロボット固有感覚を活用し、物体と手の対応関係を捉えるインタラクション認識点群を構築することで、実世界の巧みな操作を高精度に実現する視覚運動ポリシーを提案した。