Wenzhao Lian
収録論文 27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
- 自己受容感を軸にしたクロスモーダル事前学習による接触を伴う組立のゼロショットsim-to-real転移sim2real2026/9/7
シミュレーションと実機で差異の少ない自己受容感(関節位置・速度)を教師信号に、視覚と力覚の表現を学習し、実機での微調整なしで高精度な接触組立を実現する手法PACEを提案した。
- Triplet2Track: オブジェクト中心表現を用いた信頼性の高い長期的操作のための階層システム操作学習2026/8/24
長期的なロボット操作の信頼性を高めるため、人間の動画を活用し、高レベルのサブゴールをインスタンスに基づくトリプレットとして表現し、実行とオンライン再計画を行う閉ループ模倣学習システムを提案した。
- 練習が方策を生む：人間のデモンストレーションなしでロボット能力をブートストラップし強化する操作2026/7/1
本論文は、人間のデモンストレーションなしでロボットが自律的に経験を蓄積し、再利用可能な行動を経て効率的な視覚運動ポリシーへと能力を進化させる自己改善型の階層的エージェントHEROを提案する。
- HALOMI: 人間のデモから能動的知覚を伴うヒューマノイドの移動操作を学習する移動操作2026/6/1
人間のデモデータからヒューマノイドの移動操作を学習するためのスケーラブルなフレームワークを提案し、能動的知覚とロバストな追従制御を実現した。
- FAWAM: 力覚を考慮した世界行動モデルによる閉ループ接触リッチ操作マニピュレーション2026/6/1
接触を伴う操作タスクにおいて、力覚情報を認識・予測・実行時補正の3段階で活用するモデルを提案し、成功率を大幅に向上させた。
- BORA: オフライン強化学習とオンライン残差適応を橋渡しする実世界巧緻操作VLAモデルVLA/強化学習/巧緻操作2026/5/1
実世界の巧緻操作向けに、オフライン学習で価値関数を構築し、オンラインで人間介入による残差適応を行うVLAモデルの後訓練フレームワークを提案した。
- BridgeACT: 人間のデモンストレーションを統一的なツール・ターゲットのアフォーダンスでロボット動作に橋渡しする操作学習2026/4/1
人間のビデオからロボット操作を直接学習するフレームワークを提案。アフォーダンスを身体非依存の中間表現として使い、把握位置と動作を分解して実ロボットに展開する。
- DexHiL：巧みな操作のための視覚-言語-行動モデル事後学習における人間参加型フレームワークマニピュレーション2026/3/1
腕と多指ハンドの協調操作を可能にする人間参加型フレームワークを提案し、実行中の人間による修正を活用した事後学習で成功率を平均25%向上させた。
- 視点が重要：マスク付きオートエンコーダによる視覚マニピュレーションのための動的視点最適化マニピュレーション2026/2/1
単一カメラロボットにおいて、事前学習済みマルチビューマスク付きオートエンコーダを活用し、ラベルなしで最も情報量の多い視点を動的に選択するフレームワークMAE-Selectを提案。
- CLASH: 拡張Sim-to-realハイブリダイゼーションによる衝突学習でリアリティギャップを埋めるsim2real2026/2/1
不完全なシミュレータから衝突モデルを蒸留し、少数の実衝突データで微調整することで、衝突を含むタスクのsim-to-real転移精度を高めるフレームワークを提案。
- 見て、感じて、動く：大規模一人称視点人間データから能動的知覚を学ぶVLA2026/2/1
大規模な一人称視点の人間データを活用し、情報を能動的に集めながら操作するVLAフレームワークCoMe-VLAを提案。記憶機構と認知補助により多様な長期タスクで高い適応性を示した。
- デジタルからフィジカルへ：物理知能のための自律型コーチとしてのデジタルエージェントVLA2026/1/1
LLMエージェントが強化学習や模倣学習のタスク設計・デバッグ・最適化を自律的に行うベンチマークEmboCoach-Benchを提案し、人間設計を上回る性能を実証した。
- FSAG: 拡散モデルによる人間から多指ハンドへの指先ごとのアフォーダンス接地の強化マニピュレーション2026/1/1
人間の動画から拡散モデルを用いて物体のアフォーダンスを抽出し、多指ハンドの把持生成に活用することで、ハードウェア固有のデータ収集なしに汎用性の高い把持を実現した。
- 見て、ズームして、理解する：身体性知覚のためのロボット眼球VLA2025/11/1
言語指示に基づきPTZカメラのパン・チルト・ズームを調整して最適な視野を得るVLAモデルEyeVLAを提案し、500サンプルで実世界適応を実現した。
- SAGE: シーングラフを活用した長期的マニピュレーションタスクの誘導と実行マニピュレーション2025/9/1
シーングラフを構造的表現として用い、VLM/LLMによるタスク計画と画像編集によるサブゴール画像生成を組み合わせ、長期的マニピュレーションタスクを実現するフレームワークを提案。
- FoAM: 先読み拡張によるマルチタスク模倣方策マニピュレーション2024/9/1
多様なタスクを単一方策でこなす模倣学習において、行動の視覚的結果を予測する先読み拡張を導入し、未見タスクへの汎化と行動信頼性を高めた手法を提案。
- Cable Routing and Assembly using Tactile-driven Motion Primitives2023/3/1
- Prim-LAfD: A Framework to Learn and Adapt Primitive-Based Skills from Demonstrations for Insertion Tasks2022/12/1
- Allowing Safe Contact in Robotic Goal-Reaching: Planning and Tracking in Operational and Null Spaces2022/11/1
- Zero-Shot Policy Transfer with Disentangled Task Representation of Meta-Reinforcement Learning2022/10/1
- Symbolic State Estimation with Predicates for Contact-Rich Manipulation Tasks2022/3/1
- You Only Demonstrate Once: Category-Level Manipulation from Single Visual Demonstration2022/1/1
- CaTGrasp: Learning Category-Level Task-Relevant Grasping in Clutter from Simulation2021/9/1
- Benchmarking Off-The-Shelf Solutions to Robotic Assembly Tasks2021/3/1
- Robust Multi-Modal Policies for Industrial Assembly via Reinforcement Learning and Demonstrations: A Large-Scale Study2021/3/1
- Interpreting Contact Interactions to Overcome Failure in Robot Assembly Tasks2021/1/1
- Learning Dense Rewards for Contact-Rich Manipulation Tasks2020/11/1