Raymond Yu

収録論文 4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

• サポート制約付きRLによる実世界経験なしの実世界ポリシー改善
  強化学習2026/6/1

  実データで事前学習したポリシーをシミュレーション内でRLにより改善する際、生成ポリシーのサポートに制約を課すことで、転移可能な行動を保証しつつ性能を向上させる手法SCOREを提案。8つの器用な多指操作タスクで成功率を大幅に改善した。

• 統合ワールドモデル：大規模ロボットデータセットの事前学習に向けた動画と行動の拡散の結合
  VLA2025/4/1

  行動拡散と動画拡散を単一のトランスフォーマーに統合し、拡散タイムステップを制御することで政策・順動力学・逆動力学・動画生成を柔軟に表現できるUWMを提案。大規模マルチタスクデータでの事前学習と行動なし動画からの学習を可能にした。

• DRAWER: 実環境のリアリズムを備えたデジタル再構築と関節構造の再現
  sim2real2025/4/1

  室内シーンの動画から、細部まで再現されたフォトリアルで操作可能なデジタル環境を自動生成するフレームワークを提案し、ゲーム制作やロボティクスのsim-to-real転移に応用した。

• HAMSTER: オープンワールドロボット操作のための階層型行動モデル
  VLA2025/2/1

  高レベルVLMが粗い2D経路を予測し、低レベル3D制御ポリシーが精密操作を行う階層型VLAモデルを提案。非ドメインデータを活用し、実機でのオープンワールド汎化を実現する。