Xilun Zhang
Stanford University
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLAsim2realロバスト強化学習
※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
- LIBERO-MAX：世界が変化したときロボット政策は適応するか？VLA2026/9/29
タスク実行中に環境変化が起きた際のロボット政策の頑健性を評価する8,000ペアのベンチマークLIBERO-MAXを提案し、14のVLA政策が11.0〜25.7ポイントの成功率低下を示すことを明らかにした。
- 検証のスケーリングは視覚-言語-行動の整合性において方策学習のスケーリングより効果的になり得るVLA2026/2/1
視覚-言語-行動モデルの指示と行動のずれを減らすため、テスト時に言い換え指示と行動候補を増やして検証する手法CoVerを提案し、方策事前学習のスケーリングより高い性能を示した。
- ダイナミクスをプロンプトに：文脈内学習によるSim-to-Realシステム同定sim2real2024/10/1
過去の相互作用履歴を文脈として用いる文脈内学習により、勾配更新なしでシミュレーション環境のパラメータを実世界のダイナミクスにオンライン適応させる手法を提案し、物体すくい上げとエアホッケーで有効性を示した。
- 解釈可能なハミルトン・ヤコビ到達可能性に導かれた外乱によるロバスト方策の学習ロバスト強化学習2024/9/1
ハミルトン・ヤコビ到達可能性解析を用いて最悪ケースの外乱を生成し、敵対的強化学習と組み合わせることで、外部のブラックボックス敵対者なしにロバストな方策を訓練するフレームワークを提案した。
- Creative Robot Tool Use with Large Language Models2023/10/1
- What Went Wrong? Closing the Sim-to-Real Gap via Differentiable Causal Discovery2023/6/1