Wenjun Zeng
収録論文 12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
- FAN: 視覚-言語-行動モデルの継続適応のための先見的行動正規化VLA2026/9/18
VLAモデルの継続学習において、行動の正規化統計を較正セットから一度だけ推定して固定するFANを提案し、単腕・両腕操作の実タスクで高い性能と安定性を示した。
- GEM-Occ: 視覚幾何学的証拠から身体化された意味的占有記憶へ意味的占有マッピング2026/7/1
屋内エージェントのための階層的意味的占有マッピングを実現するため、新しいベンチマークHIOccと、局所的な視覚幾何学予測を一時的な証拠として扱い、永続的な階層記憶に融合するGEM-Occフレームワークを提案した。
- 自己と他者の区別を可能にする人型ロボットの固有感覚-視覚対応自己認識/人型ロボット2026/6/1
人型ロボットが、自己と他者を区別する能力を、ラベルや運動学モデルなしで固有感覚と視覚の対応から学習できることを示した論文。
- DeformGen: 変形操作ポリシー学習のための動力学に基づくトポロジー拡張変形操作2026/6/1
変形物体の操作学習において、物理的に妥当な状態と軌道を生成する動力学ベースのデータ拡張フレームワークを提案した。
- ImageWAM: 世界行動モデルは本当にビデオ生成が必要か、それとも画像編集だけで十分か？VLA2026/6/1
ビデオ生成に依存する世界行動モデル（WAM）の課題を指摘し、代わりに画像編集モデルを利用したImageWAMを提案。推論時に画像編集のKVキャッシュを行動予測に活用し、計算コストを大幅削減しつつ性能を向上させた。
- 視覚言語行動モデルは実世界データから忘れずに継続学習できるか？継続学習/VLA2026/5/1
実世界のロボット連続操作タスクでVLAモデルの継続学習を検証し、経験再生が破滅的忘却を防ぎ、ジョイント訓練と同等以上の性能を達成することを示した。
- 前方・逆動力学の事前学習分離によるロボット学習の非絡み合い化VLA2026/4/1
視覚と言語・行動の予測を分離し、前方動力学モデルと逆動力学モデルを別々に事前学習してから統合するフレームワークDeFIを提案し、CALVINやSimplerEnvなどのベンチマークで最先端性能を達成した。
- ReWorld: 身体性ワールドモデルのための多次元報酬モデリングワールドモデル2026/1/1
ロボット学習向け動画ベースのワールドモデルを、物理的忠実性・タスク論理・身体性・視覚品質の多次元報酬で強化学習により人間の選好に整合させるフレームワークを提案。
- PvP: 固有感覚と特権情報の対照表現によるデータ効率の良いヒューマノイドロボット学習全身制御2025/12/1
固有感覚状態と特権状態の相補性を活かした対照学習で、ヒューマノイドの全身制御を少ないデータで効率的に学習する手法を提案し、評価用フレームワークも構築した。
- DreamVLA: 包括的な世界知識を夢見る視覚-言語-行動モデルVLA2025/7/1
動的・空間・意味情報を統合した世界知識予測により逆動力学モデリングを行い、知覚-予測-行動ループを実現する新しいVLAフレームワークを提案。
- 行動基盤モデルサーベイ：ヒューマノイドロボットの次世代全身制御システム全身制御2025/6/1
ヒューマノイドの全身制御に向けた行動基盤モデル（BFM）の研究動向を、事前学習パイプラインや応用、課題、今後の展望まで体系的にまとめたサーベイ論文。
- 低遅延ロボット支援ハンド・物体インタラクションのための階層的手順フレームワークマニピュレーション2024/5/1
RGB画像から手の3D再構成を行い、階層的な制御でロボットによる手と物体のインタラクションを支援するフレームワークを提案し、0.3秒以下の遅延を実現した。