Ting Xiao
収録論文 8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
- ProtoAct: ウェットラボのプロトコルを具現化ロボット動作へ変換するVLA2026/8/3
生物学のウェットラボ手順書を、状態を考慮したロボット実行可能な行動系列に変換するフレームワークを提案。手順の欠落や不整合を検出・修正し、JSON形式の関数系列にマッピングする。
- BioVLN: 生物医学実験室における視覚言語ナビゲーションのためのシミュレーションプラットフォームナビゲーション2026/7/1
生物医学実験室のロボットが機器の操作可能な側面から安全に接近することを考慮した、視覚言語ナビゲーションのためのシミュレーションプラットフォームを提案した。
- Pipette: ウェットラボロボットのための具現化シミュレーションプラットフォーム、ベンチマーク、およびデータ効率的な拡張フレームワークシミュレーション/データ拡張2026/6/1
ウェットラボ（生物医学実験）ロボットの学習を効率化するため、カスタマイズ可能なシミュレータ、編集可能なアセット、限られたデモから訓練データを増強するパイプラインを備えたプラットフォーム「Pipette」を提案した。
- VISTA: UMIデータの視覚基盤と物理検証によるVLAトレーニング適応VLA2026/6/1
UMIデータをVLAモデルの訓練に使う際の視覚的・物理的な不整合を解消するため、魚眼カメラ用VQAデータセットと物理検証パイプラインを導入し、実ロボット成功率を向上させた。
- BioProVLA-Agent: 生物学的実験室操作のための手頃でプロトコル駆動・視覚強化・閉ループ推論可能なVLA搭載具身マルチエージェントシステムVLA/マルチエージェント/実験室自動化2026/5/1
生物実験室の自動化を目的に、プロトコルを入力として、LLMによるサブタスク分解、VLMによる状態検証、VLAによる実行を閉ループで行う低コストなマルチエージェントシステムを提案した。透明な実験器具や反射などの視覚的擾乱に強いオンライン拡張手法も導入している。
- Re$^2$MoGen: LLM推論と物理認識リファインメントによるオープンボキャブラリ動作生成動作生成2026/4/1
テキストから動作を生成する際、訓練データにない未知の記述に対して性能が落ちる問題を解決するため、LLMの推論と強化学習による物理的妥当性の改善を組み合わせたフレームワークを提案した。
- KungfuBot2: ヒューマノイド全身制御のための多様な運動スキル学習全身制御2025/9/1
多様な人間の動きを追従させることで、単一の方策でヒューマノイドの全身運動スキルを学習する統合制御器VMSを提案し、シミュレーションと実機で動的スキルの模倣と長時間安定性、未見動作への汎化を実証した。
- HumanoidGen: LLM推論による双腕巧みな操作のためのデータ生成マニピュレーション2025/7/1
LLM推論と原子操作を活用し、双腕・巧みな手を持つヒューマノイドロボットの操作タスクと実演データを自動生成するフレームワークを提案。