Ruixing Jin

The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen

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

• RoboSynChallenge: 合成操作スキルの一般化による実世界の巧みな操作の習得
  操作/ベンチマーク2026/8/1

  実世界データ不足を補うため、大規模合成データ生成と標準化された実ロボット評価を統合した操作ポリシーの一般化を競うベンチマークを提案し、未見の実環境での評価を行う。

• 反応から予測へ：エージェント型タスクグラフによるロボット操作の予防的障害回復
  マニピュレーション2026/5/1

  操作タスクを有向タスクグラフでモデル化し、実行前に予測的リカバリ分岐を追加することで、障害発生時に再計画なしで即座に対応するエージェントシステムAgentChordを提案した。

• DyGRO-VLA: 動的グループ化残差最適化による視覚言語行動モデルのクロスタスクスケーリング
  VLA2026/5/1

  視覚言語行動モデルの汎用性を高めるため、情報理論に基づくクロスタスク表現学習と動的残差最適化を組み合わせた二段階最適化フレームワークを提案した。

• ロボットマニピュレーションにおけるSim-to-Real汎化の実証研究：Vision-Language-Actionモデルを用いた検証
  sim2real2026/3/1

  VLAモデルを用いたロボット操作において、ドメインランダム化や写実的レンダリングなど4つの要因がSim-to-Real転移に与える影響を1万回以上の実機実験で検証し、評価プロトコルとロボット基盤を公開した。