Shuicheng Yan
National University of Singapore
収録論文 15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
- EgoTSR++: 一人称視点の時空間推論によるタスク進捗理解VLA2026/9/23
一人称視点の2つの観測からタスクの進捗を順序に依存せず判断するフレームワークEgoTSRを提案し、順序バイアスを診断するベンチマークと双方向監督データ、段階的CoTカリキュラムを導入した。
- MobileVLA-R1 2.0: モバイルロボット制御のための強化学習強化推論VLA2026/9/5
モバイルロボットのVLAシステムにおいて、言語指示を実行可能な行動に変換する課題に対し、構造化された推論と強化学習を組み合わせたフレームワークを提案し、ナビゲーションや操作タスクで評価した。
- GIFT: 行動指向の構造的監督による誘導中間特徴学習を用いたロボット操作マニピュレーション2026/9/3
視覚と言語の事前学習で得られる特徴と制御に必要な情報の乖離（行動十分性ギャップ）を埋めるため、中間特徴に幾何・アフォーダンス・目標領域の3つの制御関連構造を学習させるフレームワークGIFTを提案し、複数のポリシーで性能向上を確認した。
- ワールドモデリングはどこへ向かうのか？世界モデル2026/8/1
エージェントの継続的改善のための世界モデルの概念を、物理状態遷移からエージェント中心の情報遷移へと拡張し、6つのプロキシ形式と3つの活用レベルを提案する。
- 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。
- TouchThinker：大規模データと行動認識表現による触覚常識推論のオープンワールドへの拡張触覚2026/6/10
触覚常識推論をオープンワールドに拡張するため、大規模データセットと行動認識表現を備えた触覚言語フレームワークTouchThinkerを提案した。
- ワールドアクションモデル：サーベイサーベイ2026/6/1
予測と行動を統合するワールドアクションモデル（WAM）の定義と分類を整理し、既存手法を生成対象と設計要素の2軸で分析したサーベイ論文。
- TacForeSight: 接触豊富な操作のための力誘導型触覚ワールドモデル触覚/操作2026/6/1
接触を伴う操作タスクにおいて、力覚と触覚の非対称な時空間的役割を考慮し、触覚潜在ダイナミクスを予測する軽量な触覚ワールドモデルと、予測結果を活用するポリシーを提案。実機実験で動的接触外乱下での優位性を示した。
- GE-Sim 2.0: ロボット操作のための包括的クローズドループ映像世界シミュレータへのロードマップシミュレーション2026/5/1
ロボット操作のためのクローズドループ映像世界シミュレータGE-Sim 2.0を提案。実ロボットデータで再学習し、状態デコーダ、世界判定器、高速化モジュールを追加して、映像シミュレーションからポリシー学習へのループを閉じる。
- OmniVTA: 接触を伴うロボット操作のための視覚-触覚世界モデル操作2026/3/1
接触を伴う操作タスクのために、大規模な視覚-触覚-行動データセットと、触覚信号を予測・閉ループ制御に活用する世界モデルベースのフレームワークを提案した論文。
- Genie Envisioner：ロボット操作のための統合ワールド基盤プラットフォームVLA2025/8/1
指示条件付き動画拡散モデルを核に、方策学習・評価・シミュレーションを一つの動画生成フレームワークへ統合した基盤を提案し、軽量デコーダで行動軌跡を生成、専用ベンチマークも整備した。
- RoboCerebra：長期的ロボットマニピュレーション評価のための大規模ベンチマークマニピュレーション2025/6/1
家庭環境での長期的なロボット操作タスクを評価する大規模ベンチマークを提案し、VLMによる高レベル計画とVLAによる低レベル制御を組み合わせた階層的フレームワークと評価プロトコルを構築した。
- Efficient Diffusion Policies for Offline Reinforcement Learning2023/5/31
- Mutual Information Regularized Offline Reinforcement Learning2022/10/14
- EnvPool: A Highly Parallel Reinforcement Learning Environment Execution Engine2022/6/1