Wenyan Yang
Aalto University
収録論文 10本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
動作生成/リターゲティング強化学習模倣学習ビデオ生成/身体性転移視覚プランニング
※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
- クロススケルトン動作リターゲティングが非識別可能である理由：生成動作モデルの構造的限界動作生成/リターゲティング2026/9/29
異なる骨格間で動作を転送する生成モデルは、ソース動作を反映したのか典型的動作を生成したのか区別できない構造的曖昧性を持つことを示し、その検証指標SIFを提案した。
- SUN: 強化学習における新規性への到達強化学習2026/9/8
強化学習の探索において、新規性と到達可能性を同時に考慮した目標選択フレームワークSUNを提案し、到達不能な状態を含む環境で既存手法を上回る性能を示した。
- DAGR: 状態条件付き目標表現と差分認識型目標クロスアテンション強化学習2026/7/15
目標条件付き強化学習において、現在の状態を考慮しない従来の目標表現を、マルチスケールのゲート付きクロスアテンションで状態条件付きに改良する手法DAGRを提案した。ナビゲーションタスクで性能が向上するが、操作やパズルではベースラインと同等以下であり、普遍的な改善ではないことを示した。
- ReGIL: 単一デモンストレーションからの検索誘導型模倣学習模倣学習2026/6/1
単一のデモンストレーションを外部メモリとして扱い、訓練中に繰り返し検索して探索の誘導、正則化バッファの生成、報酬の構築を行うことで、ロボット操作ポリシーを効率的に学習するフレームワークを提案した。
- 身体性ギャップを橋渡しする：分離型クロス身体性ビデオ編集ビデオ生成/身体性転移2026/5/1
人間のデモ動画からロボットの実行動画を生成する際、タスク情報と身体性情報を分離して表現し、拡散モデルを用いてロボット動画を合成する手法を提案した。
- 未ラベル動画からの記号誘導による視覚プラン抽出視覚プランニング2025/5/1
未ラベルのプレイデータから視覚基盤モデルを用いてタスク記号を抽出し、記号遷移グラフに基づいて長期的な操作タスクの視覚サブゴールを効率的に生成するフレームワークVis2Planを提案。
- ReMoBot: 視覚基盤モデルを用いた検索ベースの少数ショット模倣学習による移動マニピュレーション模倣学習2024/8/1
視覚基盤モデルを活用し、実演から類似状態を検索して訓練なしに行動を決定する少数ショット模倣学習フレームワークを提案。Spotロボットの移動マニピュレーション3タスクで高成功率を達成。
- Seq2Seq Imitation Learning for Tactile Feedback-based Manipulation2023/3/1
- Monolithic vs. hybrid controller for multi-objective Sim-to-Real learning2021/8/1
- Neural Network Controller for Autonomous Pile Loading Revised2021/3/1