Xiangyu Yue
The Chinese University of Hong Kong
収録論文 10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
- 見て、思い出して、行動する：並行身体ストリームにおける常時稼働ロボットVLA2026/9/23
常時稼働ロボット向けに、ライブ知覚・身体状態・自身の過去行動を非同期に統合するストリーミングポリシーARMSを提案し、両腕同時作業でのタスク成功率を向上させた。
- τ0-VLA: 世界モデル誘導のテスト時計算を備えた階層型ロボット基盤モデルVLA2026/8/17
長期的なロボット操作タスクを、高レベル方策がサブタスク生成時にテスト時計算を追加で行える階層型VLAモデルを提案し、実データで性能向上を実証した。
- 視覚言語行動モデルをオンザフライツール使用エージェントへ進化させるVLA/ツール使用2026/8/14
VLAモデルにツール注入フレームワークを統合し、低次視覚・高次アフォーダンス・身体性を強化するエージェントARTを提案。ツール使用により行動解空間を縮小し、汎用性向上とデータ依存低減を実現。
- τ0-WM: ロボット操作のための統合ビデオ・アクション世界モデルVLA/世界モデル2026/6/1
ロボット操作のための、ポリシー学習・ビデオ予測・行動評価を単一の未来予測フレームワークに統合した世界モデルを提案。実ロボットデータ約27,300時間で訓練し、推論時に候補行動のサンプリングと評価・修正を行うことで、長期的で細かい操作タスクで高い性能を示した。
- ロボット操作のための効率的な視覚表現を学習する構造的潜在点視覚表現学習2026/5/1
3D認識と操作のための事前学習フレームワークを提案し、点群オートエンコーダの潜在空間に点単位の変分オートエンコーダを挿入して、暗黙的表現の表現力と明示的表現の構造的先行知識を組み合わせたハイブリッド表現「構造的潜在点」を学習する。
- RISE: 構成可能な世界モデルによる自己改善ロボット方策VLA2026/2/1
ロボット操作のための構成可能な世界モデルを提案し、想像空間での強化学習により実世界での安全性・コスト問題を回避しつつ、動的タスクで大幅な性能向上を実現した。
- ReSim: 自動運転のための信頼性の高い世界シミュレーションsim2real2025/6/1
実世界の運転データにシミュレータ由来の非専門家データを加え、危険な行動も含む多様な運転シナリオを制御可能に生成する世界モデルを構築し、報酬推定モジュールと組み合わせて政策評価性能を向上させた。
- 反射的計画：多段階長期的ロボットマニピュレーションのための視覚言語モデルマニピュレーション2025/2/1
視覚言語モデルに「反射」機構を組み込み、未来の世界状態を想像しながら推論を反復的に改善することで、多段階の長期ロボットマニピュレーション計画を可能にした。
- Image2Point: 3D Point-Cloud Understanding with 2D Image Pretrained Models2021/6/1
- A Customizable Dynamic Scenario Modeling and Data Generation Platform for Autonomous Driving2020/11/1