Rui Yan
University of California San Diego
収録論文 10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
- 視線プロンプト：Vision-Language-Actionファインチューニングのための時間的に密な人間の注意VLA2026/9/28
VRテレオペレーション中の視線をフレーム単位の視覚プロンプトとしてVLAモデルに与え、展開時は軽量予測器で視線を推定することで、実世界の両手マニピュレーション成功率を26.3%から56.0%に向上させた。
- LIBERO-VIFO: 視覚言語行動モデルにおける視覚的手がかり追従の能力と安全性のベンチマークVLA/ベンチマーク/安全性2026/8/18
VLAモデルが視覚的手がかりを正しく追従できるか、また許可されていない手がかりを無視できるかを評価するベンチマークLIBERO-VIFOを提案し、7つのVLAモデルの評価を通じて、言語指示なしでも視覚的手がかりに従ってタスクを実行するリスクを明らかにした。
- FACT: 失敗を考慮した因果的ワールドアクションモデル訓練VLA2026/8/1
ワールドアクションモデルに失敗データを組み込み、行動の結果を予測させることで、将来予測の偏りを減らし、操作タスクの性能を向上させる手法を提案した。
- ロボット操作のための視覚言語行動モデルにおける二重潜在記憶VLA2026/7/1
視覚言語行動モデルに、過去の経験を潜在記憶トークンとして統合するフレームワークを導入し、長期依存タスクの性能を向上させた。
- 人間とロボットの共同操縦によるデータ効率的な模倣学習模倣学習2026/4/1
限られたデモデータでロボットの模倣学習を行う際、人間の介入を効率的に取り入れるフレームワークを提案し、少ないデモで高い性能を達成した。
- トレース条件付きVLA計画による長期的操作マニピュレーション2026/4/1
長期的な操作タスクを、タスク管理VLMが現在の観察から残りの計画を予測し、視覚的トレースを実行VLAに提供することで、短期的なVLA実行を長期的な指示追従に拡張するフレームワークを提案。
- ACE-F: 力覚フィードバックを備えた異形態間対応の折りたたみ式巧みな遠隔操作システム遠隔操作2025/11/1
折りたたみ可能な遠隔操作システムACE-Fを提案し、逆運動学と人間-ロボットインターフェースで精密な操作を実現、エンドエフェクタの位置偏差を仮想力として力覚フィードバックを異形態ロボットに汎化した。
- 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。
- ManipLVM-R1: 大規模視覚言語モデルによる具現化マニピュレーションの推論のための強化学習マニピュレーション2025/5/1
高価な人手アノテーションに頼らず、検証可能な報酬を用いた強化学習で大規模視覚言語モデルを訓練し、ロボットマニピュレーションの汎化と物理的推論を向上させるフレームワークを提案。
- Multiplayer Homicidal Chauffeur Reach-Avoid Games: A Pursuit Enclosure Function Approach2023/11/1