Wenbo Li
JD
収録論文 16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
- WorldLine: ロボットマニピュレーションのための行動駆動型視覚シミュレーションsim2real2026/9/29
行動なしのロボット動画1万時間以上から操作ダイナミクスを学習し、10種類以上の実機の行動軌跡で接地することで、異なる機体間で共有可能な行動駆動型視覚シミュレータを構築した研究。
- EVO-WAM: 映像と行動の検証による世界行動モデルの進化VLA2026/9/29
世界行動モデルが生成した映像と行動の軌跡を自己検証しながら反復学習し、追加の実演データなしで未知タスクへの適応を可能にしたフレームワーク。
- RecastVLA: 適応的ポリシー状態による過去の相互作用から未来の制御へVLA2026/9/26
フローマッチング型VLAポリシー内に適応的ポリシー状態を保持し、テスト時訓練で過去の行動生成履歴を次の制御に活かす手法を提案。LIBEROやRoboTwin、実機タスクで成功率を向上させた。
- SCULPT-VLA: 段階的行動グラウンディングによる構造化制御の学習VLA2026/9/20
VLAポリシーにおいて、タスク進行・シーン動態・空間グラウンディングの要素を段階的に学習させ、教師なしで連続制御を洗練する手法を提案。LIBEROや実機タスクで成功率を向上させた。
- LIFD: ロボットマニピュレーションのための3D認識シーン記憶を実現するアンカード拡散モデルマニピュレーション2026/9/17
単一RGB視点とリカレントメモリから3D認識のシーントークンを拡散モデルで補完し、マニピュレーションポリシーに接続するシーン記憶フレームワークを提案。LIBEROやMetaWorld、実機UR5eで高い成功率を達成した。
- ZimaBlue: スケーラブルなビデオ事前学習による汎化可能な世界行動モデルの進化VLA2026/8/31
大規模な一人称視点ビデオからロボット制御のための世界行動モデルを学習するフレームワークを提案し、実機ゼロショット評価で成功率を大幅に向上させた。
- HomeWorld: フロアプランから家具付きまでを統合した、制御可能で高密度にインタラクティブな住宅全体シーン生成フレームワークシーン生成2026/6/4
住宅全体のシーン生成を、フロアプラン生成、家具レイアウト生成、小物体配置の階層的フレームワークに分解し、大規模データとLLM、画像生成、VLMリファイナーを用いて制御可能かつシミュレーション可能なシーンを生成する手法を提案した。
- JoyAI-Image: 統一マルチモーダル理解と生成における空間知能の覚醒VLA2026/5/5
視覚理解・テキストからの画像生成・指示による画像編集を統合したマルチモーダル基盤モデルを提案し、空間認識能力を強化した。
- RoboRouter：ロボットマニピュレーションのための訓練不要なポリシールーティングマニピュレーション2026/3/1
複数の既存ロボット操作ポリシーをプールし、タスクごとに最適なポリシーを経験から学習して選択する訓練不要のルーティング手法を提案。シミュレーションと実世界で成功率を向上させた。
- ハイブリッド運動学情報と学習ベース手法による平面超冗長ロボットの形状制御制御2026/3/1
柔軟機構を持つ平面超冗長ロボットの形状制御において、運動学モデルとニューラルネットワークを信頼度ゲーティングで統合する手法を提案し、実験で誤差と収束速度の改善を実証した。
- CleanUpBench：実環境に即した掃き掃除と把持の身体性AIベンチマークsim2real2025/8/1
NVIDIA Isaac Sim上で、掃き機構と6自由度アームを備えた移動清掃ロボットが多様な物体を掃除・把持するタスクを評価する再現可能なベンチマークを提案。
- AntiGrounding：ロボット行動をVLM表現空間に持ち上げて意思決定を行うVLA2025/6/1
ロボットの行動候補をVLMの表現空間に直接持ち上げ、複数視点の軌道を描画してVQAで指示に基づく意思決定を行うことで、ゼロショットで最適な閉ループ軌道を生成するフレームワークを提案。
- FrankenBot: 視覚言語モデルを用いた脳形態モジュール型ロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/6/1
視覚言語モデルを活用し、人間の脳の構造を模倣したモジュール型フレームワークで、ロボットマニピュレーションのタスク計画から異常処理までを統合し、効率と汎用性を両立させた。
- T-Rex: 視覚言語モデルを用いたロボット操作のためのタスク適応型空間表現抽出VLA2025/6/1
視覚言語モデルをロボット操作に応用する際、タスクの要求に応じて物体ごとに最適な空間表現抽出手法を動的に選択するフレームワークを提案し、実環境実験で空間理解・効率・安定性の向上を示した。
- 高い力対電力比を実現する磁気粘性流体ハンド外骨格の開発：握力持久力の向上外骨格2025/3/1
磁気粘性流体クラッチを組み込んだハンド外骨格を開発し、低電力で高い保持力を実現して握力の持久力を向上させた。
- Reinforcement Learning-Enabled Decision-Making Strategies for a Vehicle-Cyber-Physical-System in Connected Environment2020/7/1