Xiaogang Jia
収録論文 15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
- フーリエ特徴量による高精度模倣学習ポリシーの実現模倣学習2026/6/10
点群をフーリエ空間に写像して高周波特徴を直接利用できるようにし、模倣学習による高精度なロボット操作を実現した。
- Nautilus: 単一プロンプトからプラグアンドプレイのロボット学習へロボット学習基盤2026/5/1
ロボット学習研究の断片化を解消するため、単一のユーザープロンプトから再現・評価・微調整・展開ワークフローを自動生成するオープンソースハーネスNAUTILUSを提案。ポリシー、シミュレータ、実ロボット間の統一インターフェースと自動検証により、手書きのグルーコードなしで相互検証を拡張する。
- Robot-DIFT: 接触の多いロボットマニピュレーションのための対応感度の高い拡散特徴マニピュレーション2026/2/1
拡散モデルの特徴を蒸留して決定論的でリアルタイムなバックボーンに変換し、空間-意味特徴ピラミッドで接触に敏感な操作を可能にした研究。
- PointMapPolicy：マルチモーダル模倣学習のための構造化点群処理マニピュレーション2025/10/1
点群をダウンサンプリングせず規則的なグリッド状に構造化し、RGB画像と効率的に融合する拡散ポリシーを提案。複数の操作タスクで最先端性能を達成した。
- BEAST: Bスプライン符号化による模倣学習向けアクション系列の効率的トークン化模倣学習2025/6/1
Bスプラインでアクション系列をコンパクトな離散・連続トークンに符号化するトークナイザを提案し、別途学習不要で滑らかな軌道生成と計算コスト削減を実現した。
- 模倣学習のための点群と視覚表現の融合に向けて模倣学習2025/2/1
点群とRGB画像の両方を活用する模倣学習手法FPV-Netを提案し、点群エンコーダを画像トークンで条件付けすることでRoboCasaベンチマークで最先端性能を達成した。
- X-IL: 模倣学習ポリシーの設計空間を探る模倣学習2025/2/1
模倣学習ポリシーの構成要素を自由に組み替えられるオープンソースフレームワークX-ILを提案し、設計空間を体系的に探索して既存手法を上回る新構成を発見した。
- IRIS: 没入型ロボットインタラクションシステムXR/データ収集2025/2/1
拡張現実(XR)を用いて、多様なシミュレータや実世界環境でロボット操作とデータ収集を可能にする没入型システムIRISを提案。複数ユーザの同時インタラクションも実現。
- MaIL: Mambaによる模倣学習の改善模倣学習2024/6/1
Transformerの代わりに状態空間モデルMambaを用いた模倣学習アーキテクチャMaILを提案し、少ないデータでも過学習を抑えて汎化性能を高め、LIBEROベンチマークと実機実験で有効性を示した。
- 拡散ポリシーを混合エキスパートへと変分蒸留する手法模倣学習2024/6/1
事前学習済みの拡散ポリシーを変分推論により混合エキスパート(MoE)へ蒸留し、複雑な行動分布を保ちつつ推論を高速化するVDDを提案。
- Towards Diverse Behaviors: A Benchmark for Imitation Learning with Human Demonstrations2024/2/1
- Goal-Conditioned Imitation Learning using Score-based Diffusion Policies2023/4/1
- Dynamic Scenario Representation Learning for Motion Forecasting with Heterogeneous Graph Convolutional Recurrent Networks2023/3/1
- Causal-based Time Series Domain Generalization for Vehicle Intention Prediction2021/12/1
- On complementing end-to-end human behavior predictors with planning2021/3/1