Xinhai Sun
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ロボット適応/組立VLA/データ生成/sim2realVLA深度補完
※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
- CoRMA: 接触リッチなメタ適応のための対照的RMAロボット適応/組立2026/5/1
力支配の組立作業向けに、シミュレータのみの意味的接触文脈を推定する適応フレームワークCoRMAを提案し、実機での成功率を向上させた。
- RDGen: 強化学習による高品質ロボット学習のためのデモ生成VLA/データ生成/sim2real2026/5/1
強化学習で訓練したポリシーを軌道生成器として使い、シミュレーションから実機への転移で高品質なデモデータを自動生成し、VLAモデルの学習を向上させる手法を提案した。
- SaiVLA-0: 大脳・橋・小脳の三部門構成による計算量を意識した視覚-言語-行動モデルVLA2026/3/1
脳の大脳・橋・小脳の役割分担に着想を得て、凍結した視覚言語基盤と適応層、高速な並列カテゴリカル制御を組み合わせたVLAアーキテクチャを提案し、特徴キャッシュにより学習時間短縮と成功率向上を示した。
- ROI駆動フォビエーション注意による視覚-言語-行動システムの統一エゴセントリック表現VLA2026/3/1
エンドエフェクタの姿勢を前方運動学で外部カメラに投影し、手中心の関心領域(ROI)を切り出すことで、手首カメラなしに高解像度の局所情報と全体文脈を両立するデータ表現を提案した。
- ロボティクス向け高忠実度RGB-D深度補完のための幾何認識型スパース深度サンプリング深度補完2025/12/1
RGB-D点群の法線推定に基づく画素ごとの深度信頼度を計算し、その分布に従ってスパース深度をサンプリングする手法を提案。拡散ベースの深度補完モデルと組み合わせ、NYU Depth v2で精度向上とエッジ付近のアーティファクト低減を実現した。