Ran Gong
収録論文 13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
- 生成的なReal-to-Simによるロボットマニピュレーションのためのテスト時空間推論sim2real2026/9/27
単一のRGB-D画像から3D生成モデルと視覚言語モデルでシミュレーション可能なシーンを再構築し、数千の並列物理シミュレーションと進化的探索によって物体配置を最適化する、訓練不要のテスト時空間推論フレームワークを提案。
- SUN: 言語に基づく制御から学習、実機への永続的プログラムマニピュレーション2026/8/31
モデルベース制御と学習ポリシーを橋渡しするため、幾何・接触関係を一度定義してMPCコストや報酬、遷移ガードなどにコンパイルする型付き実行可能プログラム「SUN」を導入し、大規模言語ビジョンモデルで自動合成するシステムKuafuを提案。デモなしで高成功率を達成した。
- 合成事前分布からの世界行動モデルの効率的なSim-to-Real転移sim2real2026/6/1
シミュレーションで訓練した世界行動モデルを実ロボットにゼロショット転移させる初の試みで、物体持ち上げや引き出し開閉などの操作タスクで35%の成功率を達成した。
- ExpertGen: 不完全な行動事前分布からのスケーラブルなSim-to-Realエキスパート方策学習sim2real2026/3/1
不完全なデモから拡散方策を事前分布として学習し、その初期ノイズを強化学習で最適化することで、報酬設計なしに高品質なエキスパート方策をシミュレーションで自動生成し、実機転移を可能にするフレームワーク。
- AnyTask: Sim-to-Realポリシー学習を進めるための自動タスク・データ生成フレームワークsim2real2025/12/1
GPUシミュレーションと基盤モデルを組み合わせ、多様なマニピュレーションタスクの設計から専門家デモ生成、実機転移までを自動化するフレームワークを提案。生成データで学習したポリシーが実機で平均44%の成功率を達成。
- Sceniris: 高速な手続き型シーン生成フレームワークシーン生成2025/12/1
衝突のない大規模な3Dシーンを高速に生成する手続き型フレームワークを提案し、従来手法より234倍以上の高速化を実現した。
- 自律型マイクロモビリティに向けたスケーラブル都市シミュレーションsim2real2025/5/1
都市環境での自律マイクロモビリティのための高性能シミュレーションプラットフォームURBAN-SIMと、8つのタスクからなるベンチマークURBAN-BENCHを提案し、多様なロボットで評価した。
- RoboVerse：スケーラブルで汎化可能なロボット学習のための統合プラットフォーム・データセット・ベンチマークsim2real2025/4/1
複数のシミュレータとロボット形態に対応する統合シミュレーション基盤MetaSimと、高品質な合成データセット、模倣学習・強化学習の統一ベンチマークを提供するフレームワークを提案。
- 対話型エージェント基盤モデルVLA2024/2/1
視覚・言語・行動予測を統合したマルチタスク学習により、ロボティクス・ゲームAI・医療の3領域で動作する汎用エージェント基盤モデルを提案した。
- LEMMA: Learning Language-Conditioned Multi-Robot Manipulation2023/8/1
- ARNOLD: A Benchmark for Language-Grounded Task Learning With Continuous States in Realistic 3D Scenes2023/4/1
- DialFRED: Dialogue-Enabled Agents for Embodied Instruction Following2022/2/1
- Joint Mind Modeling for Explanation Generation in Complex Human-Robot Collaborative Tasks2020/7/1