Wayne Wu
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
- 振り返りで前進：生成ロボットポリシーのための時間的検証VLA2026/9/30
フローマッチングVLA向けに、直近の観測・行動履歴を要約する時間トークンを学び、追加の専門家デモなしでエネルギー検証器を対照的に訓練して、軌道整合性を考慮した行動チャンク選択を可能にする手法TeVを提案。
- フローの手がかり：オープンワールド配送マニピュレーションのためのフローマッチングポリシーの操舵VLA2026/9/30
事前学習済みフローマッチングVLAモデルを低レベル制御に用い、空間的手がかりでポリシーを操舵する軽量アダプタを提案。未知物体への指示追従と操作成功率を最大2倍改善。
- SidewalkBench: 都市歩道における視覚ナビゲーションのベンチマークナビゲーション2026/6/1
都市歩道での視覚ナビゲーションを評価するための包括的なベンチマークを提案し、9つのモデルを様々なシナリオで評価した。
- 視覚に基づくヒューマノイドエージェントヒューマノイドエージェント2026/4/1
実世界の3Dシーンを再構築し、デジタル人間が視覚情報のみで目標指向の自律行動をとるためのフレームワークを提案した論文。
- AURA: 実世界の都市ナビゲーションのためのマルチモーダル共有自律ナビゲーション2026/4/1
都市環境での長期的なナビゲーションを、人間の高レベル指示とAIの低レベル制御に分解する共有自律フレームワークAURAを提案。大規模データセットと実世界実験で、人間の操作負担を減らしつつナビゲーション安定性を向上させることを示した。
- 補正行動拡張とマルチスケール模倣学習による歩道自動運転の実現模倣学習/自動運転2026/3/1
歩道向け小型モビリティの自動運転制御を、補正行動データの追加とマルチスケール模倣学習アーキテクチャにより強化し、実世界での堅牢性と汎化性を向上させた。
- UrbanVerse: 街歩き動画から都市シミュレーションを大規模構築sim2real2025/10/1
クラウドソースの街歩き動画から物理的に整合した都市3Dシミュレーションを自動生成するシステムを提案し、ナビゲーション方策の学習と実機転移性能を大幅に向上させた。
- 見ることから経験することへ：強化学習によるナビゲーション基盤モデルのスケーリングナビゲーション2025/7/1
大規模動画での事前学習とシミュレーションでの強化学習を組み合わせ、都市ナビゲーションにおける対話的で安全な行動を実現するS2Eフレームワークを提案。
- 自律型マイクロモビリティに向けたスケーラブル都市シミュレーションsim2real2025/5/1
都市環境での自律マイクロモビリティのための高性能シミュレーションプラットフォームURBAN-SIMと、8つのタスクからなるベンチマークURBAN-BENCHを提案し、多様なロボットで評価した。
- Vid2Sim: 動画から都市ナビゲーション向けのリアルでインタラクティブなシミュレーションを生成sim2real2025/1/1
単眼動画からフォトリアルで物理的に操作可能な3D都市環境を再構成し、視覚ナビゲーションエージェントの強化学習を可能にするreal2simフレームワークを提案。
- MetaUrban: 都市マイクロモビリティのための身体性AIシミュレーションプラットフォームsim2real2024/7/1
都市空間における配送ロボットや電動車椅子などのマイクロモビリティ向けに、歩行者や動的物体を含む無限の都市シーンを生成できる構成可能なシミュレーションプラットフォームを提案し、強化学習・模倣学習のベースラインを構築した。