Wenye Yu

収録論文 7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

• 力の注入に遅すぎることはない：反応的力注入によるVLAポストトレーニングの加速
  VLA/力覚/接触操作2026/7/1

  事前学習済みの視覚言語行動（VLA）ポリシーに、接触反応性を追加するフレームワークLIFTを提案。力覚メモリとゼロ初期化クロスアテンションで反応的アクション専門家を移植し、オンラインDAggerループで分布シフトに対処。タオル折り、本挿入、ハノイの輪配置で性能向上を実証。

• ActiveGlasses: 自己中心的な人間のデモから能動視覚で操作を学習する
  操作学習2026/4/1

  スマートグラスに取り付けたステレオカメラで人間のデモを収集し、同じカメラをロボットの知覚アームに搭載して能動視覚を再現することで、ロボット操作をゼロショット転移で学習するシステムを提案した。

• ARMADA: 自律的オンライン失敗検出と人間共有制御によるスケーラブルな実世界展開と適応
  sim2real2025/10/1

  模倣学習ポリシーの実世界展開において、オンライン失敗検出(FLOAT)と人間共有制御を組み合わせ、必要な時だけ人間が介入するマルチロボット適応システムを提案。成功率4倍以上、人間介入率2分の1以下を実現。

• SIME: モーダルレベル探索による方策の自己改善
  模倣学習/自己改善2025/5/1

  ロボットが人間のデータから初期学習した後、環境との相互作用を通じて自己改善するために、モーダルレベルの探索とデータ選択を組み合わせた手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。

• ガウススプラッティングによる新規デモ生成で実現するロバストなワンショットマニピュレーション
  マニピュレーション2025/4/1

  3Dガウススプラッティングで再構成したシーンを直接編集し、多様で視覚的にリアルなデモを生成することで、ワンショット設定での視覚運動政策の汎化性能を大幅に向上させる手法RoboSplatを提案。

• GRUtopia：大規模都市で汎用ロボットを夢見る
  sim2real2024/7/1

  10万の対話可能なシーンからなる都市規模のシミュレーション環境と、LLM駆動のNPCによる社会シミュレーション、脚式ロボット向けベンチマークを提供し、Embodied AIのSim2Real研究を加速するプロジェクト。

• H∞ロコモーション制御の学習
  歩行2024/4/1

  四足歩行ロボットの頑健な歩行制御を、状態に依存した学習可能な外乱との敵対的相互作用として定式化し、H∞制約で安定に最適化する手法を提案した。