Wenbo Zhang
RoboProbe
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA姿勢推定ロボット知覚ベンチマークマニピュレーション
※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
- 予想外のロボットポリシー：GPT-6 AstraのRoboDojoとその先における初期評価VLA2026/9/21
大規模言語モデルをロボット操作のポリシーとして直接使えるかを検証し、GPT-6 Astraが公開ポリシーを上回る成功率を示す一方、精度や動的制御を要するタスクは苦手であることを明らかにした。
- DAP-Pose: 深い時間的整合と物理認識型クロスモーダルセンサ融合による頑健な姿勢推定姿勢推定2026/7/1
視覚・慣性・GNSSのマルチモーダルセンサを統合し、時間的非同期を潜在空間で整合させ、物理的制約を導入することで、複雑環境下でも頑健で高精度な姿勢推定を実現するエンドツーエンドモデルを提案した。
- PolicyTrim: 視覚言語行動モデルの本質的なポリシー効率を高めるVLA2026/6/21
VLAモデルの実行効率を、推論遅延ではなく行動チャンクの有効長と物理ステップ数に着目して改善する強化学習ベースの後訓練フレームワークを提案した。
- TTT-VLA: テスト時潜在プロンプト最適化による視覚言語行動モデルの適応VLA2026/6/1
視覚言語行動モデル(VLA)のテスト時分布シフトに対処するため、環境からの相互作用データを用いて潜在プロンプトのみを最適化するテスト時訓練フレームワークを提案した。
- 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。
- Chain-of-Action: ロボットマニピュレーションのための軌道自己回帰モデリングマニピュレーション2025/6/1
目標から逆算して行動系列を自己回帰的に生成する視覚運動ポリシーを提案し、RLBenchと実機タスクで最先端性能を達成した。
- 汎用ロボットマニピュレーションポリシーの効果的なファインチューニング戦略マニピュレーション2024/10/1
汎用マニピュレーションポリシーのファインチューニングにおいて、行動空間やポリシーヘッド、監督信号、調整可能パラメータの選択が性能に与える影響を大規模実験で調査し、低データ領域での有効な設計指針を提示した。
- MAMPS: Safe Multi-Agent Reinforcement Learning via Model Predictive Shielding2019/10/1