Taowen Wang
収録論文 9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
- Open-AoE: 身体化学習のためのオープンな自己中心視操作データセットとツールチェーンデータセット2026/7/1
スマートフォンで撮影した自己中心視の操作動画約2000時間と、それをロボット学習用に加工するツールチェーンを公開した論文。
- HumanoidArena: 自己中心視点の階層的全身体学習のベンチマークヒューマノイド制御2026/6/1
ヒューマノイドロボットの階層的制御（高レベル方策と低レベル運動追跡器）の性能を評価する新しいシミュレーションベンチマークを提案し、脚部が重要な7つのタスクを設計して、方策と追跡器のインターフェースの実行可能性や頑健性を検証する。
- 視覚と言語によるナビゲーションの限界は何か？ナビゲーション2026/5/1
シミュレーションから実世界への展開で性能が低下するVLNエージェントの問題を解決するため、ステレオ視覚と目標位置の事前知識を用いたStereoNavを提案し、少ないパラメータとデータで最先端の性能を達成した。
- ロボット中心の映像合成による形態整合的な人型ロボットインタラクションヒューマノイド/映像生成/ゼロショット2026/3/1
人型ロボットの対話スキルを、ポリシー学習や人間の動作リターゲティングに頼らず、映像生成モデルでロボット自身の動作を合成し、そこから関節軌道を抽出して実行するゼロショット手法を提案した。
- UniGround: トレーニング不要のシーン解析によるユニバーサル3Dビジュアルグラウンディング3Dビジュアルグラウンディング2026/3/1
3Dシーン内の物体を自然言語記述で特定する3Dビジュアルグラウンディングにおいて、既存の候補生成と視覚情報のボトルネックを解決するゼロショットフレームワークUniGroundを提案した。
- 不確実性を臨界の瞬間へ：VLAモデルのための信頼できる不確実性定量化VLA2026/3/1
VLAモデルのロールアウト成否予測において、最大値ベースのスライディングウィンドウと運動安定性重み付け、自由度適応キャリブレーションを組み合わせ、短時間の危険な不確実性スパイクを捉える手法を提案。
- テスト時強化学習によるVLAモデルのオンライン適応VLA2026/1/1
推論中に段階的なタスク進捗を報酬として強化学習を行い、VLAモデルをその場で適応させるTT-VLAを提案。未知環境での適応性と成功率を向上させた。
- DreamNav: 軌道ベースの想像フレームワークによるゼロショット視覚言語ナビゲーションVLA2025/9/1
自己中心視点のみを用いて、軌道レベル計画と能動的想像を統合したゼロショット視覚言語ナビゲーション手法を提案し、VLN-CEと実世界でSOTAを達成した。
- ロボティクスにおける視覚言語行動モデルの敵対的脆弱性の探究VLA2024/11/1
VLAモデルに対する敵対的パッチ攻撃を提案し、シミュレーションと実環境で最大100%のタスク成功率低下を引き起こすことを示した。