Tao Wu
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
モバイルマニピュレーションシステム設計VLA歩行
※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
- FloAff-Kitchen：正準的かつ段階的な床面アフォーダンス学習によるナビゲーションと操作の橋渡しモバイルマニピュレーション2026/7/1
移動マニピュレーションにおいて、操作の成功率を最大化する床面アフォーダンス（FloAff）を予測する統一フレームワークを提案。正準表現学習と段階的アフォーダンス事前学習により、異種操作スキル間の共有知識とタスク固有知識を分離し、新規ベンチマークで優位性を示した。
- 長時間ロボット卓上ゲームにおける内部状態整合性を維持するシステム設計システム設計2026/3/1
ロボットによる長時間の卓上ゲーム（麻雀）で、知覚や実行の小さな誤りが状態を破壊する問題に対し、状態を明示的に分離・監視し、触覚トリガーによる回復機構を備えた統合アーキテクチャを提案・実証した。
- 適応的経験選択と動的想像による空間的に汎化可能なモバイルマニピュレーションモバイルマニピュレーション2026/1/1
長い軌道から重要な経験を選ぶ適応的経験選択と、ロボットの動力学を想像する再帰状態空間モデルによる予測計画を組み合わせ、新しい空間配置にも汎化するモバイルマニピュレーション手法を提案した。
- ロボットはいつ「わからない」と言うべきか：身体性質問応答における棄権のベンチマークVLA2025/12/1
身体性質問応答（EQA）において、エージェントが答えを保留すべき状況を評価するベンチマークAbstainEQAを構築し、最先端モデルでも棄権の判断が難しいことを示した。
- NoisyEQA: ノイズを含む質問に対する身体性質問応答のベンチマークVLA2024/12/1
実世界で発生する4種類のノイズを含む質問に対して、身体性質問応答エージェントのノイズ検出・訂正能力を評価するベンチマークNoisyEQAを提案し、自己訂正プロンプト機構と新評価指標を導入した。
- ZSL-RPPO: 再帰的近接方策最適化による四脚ロボットの難地形ゼロショット移動歩行2024/3/1
再帰ニューラルネットを直接訓練するRPPOを提案し、教師なしゼロショット学習で四脚ロボットの難地形歩行を実現、実機で検証した。