Sixiang Chen
Peking University
収録論文 11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
- ロボットの世界モデルは本当に行動に従うのか？行動条件付き生成の診断とポリシー学習のための整合世界モデル/行動条件付き生成2026/8/25
ロボットの世界モデルが任意の行動に正しく従うかを評価するベンチマークWorldEchoを導入し、既存モデルが専門家の行動は再現できるが多様な非専門家軌道では失敗することを示した。さらに、行動追従を強化するWorldSyncを提案し、シミュレーションと実機タスクでポリシー改善の信頼性を向上させた。
- ロボ・ドーパミン2.0：ロボット操作のための履歴条件付き・OOD認識プロセス報酬モデリングマニピュレーション2026/8/16
VLAモデルのロボット操作における報酬設計を改善するため、履歴とOOD（分布外）を考慮したプロセス報酬モデルを提案し、ペアワイズ予測インターフェースとSigned-Hopカリキュラムで学習精度を向上させた。
- WorldSimProbe: 身体的操作のための行動条件付きワールドモデルにおけるシミュレータ忠実度の診断シミュレーション評価2026/8/1
行動条件付きワールドモデル（ACWM）が物理シミュレータとして忠実に機能するかを検証するための評価手法「WorldSimProbe」を提案し、複数のベンチマークで既存モデルの欠陥を明らかにした。
- SafeDojo: インタラクティブワールドモデルによるVLAのための安全強化学習安全強化学習/VLA2026/6/1
視覚言語行動(VLA)ポリシー向けに、ワールドモデルベースの想像を通じて安全な行動を学習する初のモデルベース安全強化学習フレームワークを提案。
- RoboBrain 2.5：奥行きを見据え、時間を心に刻むVLA2026/1/1
深度認識に基づく3D空間推論と、時間的な進捗予測を統合した次世代の身体性AI基盤モデルを提案し、複雑なマニピュレーションの精度と実行認識を向上させた。
- デジタルからフィジカルへ：物理知能のための自律型コーチとしてのデジタルエージェントVLA2026/1/1
LLMエージェントが強化学習や模倣学習のタスク設計・デバッグ・最適化を自律的に行うベンチマークEmboCoach-Benchを提案し、人間設計を上回る性能を実証した。
- Robo-Dopamine: 高精度ロボットマニピュレーションのための汎用プロセス報酬モデリングマニピュレーション2025/12/1
多視点入力から段階的な進捗を理解する汎用報酬モデルを3400時間超のデータで学習し、理論的に整合した報酬整形で強化学習によるロボット操作を高精度化した。
- RoboCOIN: 統合マニピュレーションのためのオープンソース両腕ロボットデータ収集マニピュレーション2025/11/1
15種類のロボットプラットフォームから18万件以上の両腕操作デモを集めた大規模データセットを構築し、階層的な注釈とデータ処理パイプラインを提供した。
- AC-DiT: 移動マニピュレーションのための適応協調拡散トランスフォーマ移動マニピュレーション2025/7/1
移動ベースとマニピュレータの協調を改善するため、ベース運動を事前情報として全身動作を予測する機構と、2D画像と3D点群の融合重みを動的に調整する知覚戦略を備えた拡散トランスフォーマを提案した。
- HybridVLA：拡散と自己回帰を統合した視覚-言語-行動モデルVLA2025/3/1
拡散モデルによる連続的な行動生成と自己回帰による文脈推論を単一の大規模言語モデル内で統合し、両者を協調的に学習・アンサンブルするロボット操作フレームワークを提案。
- RoboMIND：ロボットマニピュレーションのためのマルチエンボディメント知能規範データセットマニピュレーション2024/12/1
4種類のロボットによる10.7万件の模倣学習用デモンストレーション軌道と失敗例、デジタルツイン環境を提供する大規模データセットを構築し、VLAモデルの性能を評価した。