Tianle Zhang
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
- ReF-HIL: 人間の行動近傍を中心に批評器を形成する効率的なHuman-in-the-Loop強化学習マニピュレーション2026/9/29
人間の成功体験から価値参照を学習し、人間行動の近傍領域を定義することで、模倣ペナルティを避けつつ実世界のマニピュレーションを効率的に強化学習する手法を提案。
- CometVLA: 身体性データピラミッドの共学習による物理理解の獲得VLA2026/8/31
ロボット操作タスクにおける物理常識の欠如を補うため、身体性に整合した物理VQAデータとベンチマークを構築し、VLAモデルを共学習させる手法を提案。実世界とシミュレーションで性能向上を確認した。
- 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。
- PACE: 位相を考慮したロボットポリシーのチャンク実行ロボットポリシー実行2026/6/1
アクションチャンキングを用いるロボットポリシーにおいて、予測されたチャンク内の速度プロファイルから低速度の遷移点を検出し、その点を再計画境界として実行ホライゾンをオンラインで選択する訓練不要の実行手法PACEを提案した。シミュレーションと実機で成功率を向上させた。
- JoyAI-Sim: 具現化データピラミッドのためのシミュレーション対応相互変換ツールチェーンシミュレーション2026/6/1
実ロボットのデータ収集と評価の限界を補うため、シミュレーションを介してロボットと人間のデータを相互変換するツールチェーンを提案し、評価とデータ生成のスケーラビリティを向上させる。
- JoyAI-RA 0.1: ロボット自律性のための基盤モデルVLA2026/4/1
オープンワールドでのロボット操作の汎化を目指し、ウェブデータ、人間の操作動画、シミュレーション、実ロボットデータを統合したVLA基盤モデルJoyAI-RAを提案。実世界とシミュレーションで最先端性能を達成した。
- RoboSenseチャレンジ：あらゆる環境を認識し、どこへでも移動し、プラットフォームを超えて適応するロボット知覚ベンチマーク2026/1/1
ロボット知覚の堅牢性と適応性を競うRoboSense 2025チャレンジの報告で、5つのタスクのベンチマークと23の受賞解法から得られた知見をまとめた。
- CO-RFT: チャンク型オフライン強化学習による視覚-言語-行動モデルの効率的ファインチューニングVLA2025/8/1
VLAモデルをアクションチャンキング対応のオフライン強化学習でファインチューニングする手法を提案し、実環境で成功率57%向上・サイクルタイム22.3%短縮を達成した。
- 物体注目アクター：データ効率的なロボットの汎化器用把持操作マニピュレーション2025/5/1
巧みな操作タスクにおいて、物体認識と姿勢推定を行い、事前操作姿勢に到達してから物体に注目したアクターで操作を実行する階層的パイプラインを提案し、10回のデモンストレーションだけで背景や位置の変化に汎化できることを示した。
- 実世界強化学習による巧みな把持マニピュレーション2025/3/1
実環境で直接強化学習を行い、模倣学習で事前学習した方策を微調整することで、多様な物体の巧みな把持を約92%の成功率で実現した。
- 家庭内作業のための双腕移動ロボットマニピュレーションデータセットBRMDataマニピュレーション2024/5/1
家庭内タスク向けに、単腕・双腕・卓上・移動操作を含む10種類の多様なタスクを多視点・深度センサ付きで収集した双腕移動ロボット用データセットBRMDataと、操作の精度と効率を評価する新指標MESを提案した。