Quantao Yang
収録論文 11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
- 目標選択から掘削まで：連続自律掘削のための学習ベースフレームワーク自律掘削2026/9/24
LiDAR地形認識による目標選択と強化学習・模倣学習を組み合わせ、連続的な自律掘削を実現するフレームワークを提案し、実機実験で有効性を示した。
- TEMPO: 視覚-言語-行動モデルのための意味-行動分離型RLポストトレーニングVLA/RLポストトレーニング2026/8/1
VLAモデルのRLポストトレーニングにおいて、視覚-言語バックボーンを凍結し、意味投影層と行動エキスパートを異なる頻度で更新する二段階学習を提案。CALVINベンチマークと実機タスクで既存手法を上回る性能を達成した。
- FUS3DMaps: ボクセル層とインスタンス層の3D融合によるスケーラブルで高精度なオープンボキャブラリ意味マッピング意味マッピング2026/5/1
共有ボクセルマップ内で密な層とインスタンス層の両方を維持し、層間の意味融合を行うことで、大規模シーンでも正確なオープンボキャブラリ意味マッピングを実現する手法を提案した。
- 画像空間での参照軌道位置推定による視覚ナビゲーション視覚ナビゲーション2026/2/1
参照RGB軌道をロボットの現在の視界に位置合わせすることで、カメラキャリブレーションやロボット固有の学習なしに、機体に依存しない画像空間ガイダンスを提供する視覚ナビゲーションモデルLoTISを提案。
- DIV-Nav: 空間関係を考慮したオープンボキャブラリなマルチオブジェクトナビゲーションナビゲーション2025/10/1
自然言語の空間関係指示を分解・統合・検証するリアルタイムナビゲーションシステムを提案し、MultiONベンチマークと実機Spotで有効性を示した。
- ViSA-Flow: 大規模動画の意味的行動フローによるロボットスキル学習の加速マニピュレーション2025/5/1
人間の物体操作動画から「意味的行動フロー」を自己教師ありで学習し、それをロボットの少数デモに適応させることで、低データでも操作スキルを効率的に獲得するフレームワーク。
- 拡散軌道誘導方策による長期的ロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/2/1
拡散モデルで2D軌道を生成し模倣学習を誘導することで、長期的タスクでの誤差蓄積を抑え、CALVINベンチマークで成功率を25%向上させた研究。
- S²-Diffusion: ロボットマニピュレーションにおけるインスタンスレベルからカテゴリレベルへのスキル汎化マニピュレーション2025/2/1
拡散ポリシーとプロンプト可能な意味モジュールを組み合わせ、単一RGBカメラと深度推定を用いて、訓練していない同一カテゴリの物体へもスキルを転移できる手法を提案。
- 1枚の地図で全部見つける：ゼロショット多物体ナビゲーションのためのリアルタイムオープンボキャブラリマッピングナビゲーション2024/9/1
ロボットが過去の探索で得た情報を再利用できるオープンボキャブラリ特徴マップを構築し、確率的意味更新で誤りを抑えつつ複数物体を効率的に探索する手法を提案。実機でもリアルタイム動作し、単一・複数物体ナビゲーションで既存手法を上回る。
- PRIME: 行動プリミティブによる模倣学習のデータ効率化フレームワークマニピュレーション2024/3/1
タスクをプリミティブ列に分解し、高レベル方策を模倣学習することで、長期的なマニピュレーションタスクのデータ効率を大幅に改善した研究。
- Transferring Knowledge for Reinforcement Learning in Contact-Rich Manipulation2022/10/1