Tenglong Liu

収録論文 6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

• 価値条件付き最適化による拡散ポリシーを用いたオフライン強化学習
  オフライン強化学習2025/11/1

  オフライン強化学習において、拡散モデルをアドバンテージ値で重み付けして訓練し、高リターン行動を選択的に拡張することで、保守性と探索性のバランスを取る手法DIVOを提案した論文。

• 汎化可能な両腕マニピュレーションのベンチマーク：CVPR 2025 MEISワークショップにおけるRoboTwin両腕協調チャレンジ
  マニピュレーション2025/6/1

  RoboTwinシミュレーションと実機ロボットを用いた両腕マニピュレーションの国際コンペを開催し、17タスクで64チームが競い、汎化可能な協調方策の知見をまとめた。

• NVSPolicy: 適応的な新規視点合成による汎化可能な言語条件付き政策学習
  VLA2025/5/1

  入力画像から情報量の多い視点を選んで新規視点画像を合成し、その特徴を意味特徴と残差特徴に分離して階層的政策ネットワークに入力することで、言語条件付きロボット操作の汎化性能を高めた手法。

• パラメータ空間におけるスキル拡張と合成
  強化学習2025/2/1

  スキルをLoRAモジュールとして管理し、パラメータ空間で合成・動的選択することで、新たなタスクに効率的に適応する強化学習フレームワークPSECを提案。

• xTED: 拡散モデルによる軌道編集を用いたクロスドメイン適応
  クロスドメイン適応2024/9/1

  拡散モデルで軌道を編集し、データレベルでドメインギャップを橋渡しするクロスドメイン適応フレームワークを提案。

• オフライン強化学習のための適応的アドバンテージ誘導方策正則化
  オフライン強化学習2024/5/1

  VAEと拡張挙動方策から高アドバンテージ行動を抽出し、OOD行動への保守性を保ちつつ方策改善を促すオフラインRL手法A2PRを提案。D4RLで最先端性能を達成。