Xinlin Ren

Agibot Finch

収録論文 4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

• STAR: 視覚・触覚・言語・行動モデルにおけるスパース触覚表現学習による巧みなマニピュレーション
  マニピュレーション2026/9/11

  200時間の双腕巧みな操作データセットを構築し、触覚信号のスパース性に対処する視覚・触覚・言語・行動モデルSTARを提案。実世界4タスクで平均61%の成功率を達成した。

• 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。

• 配備しながら学習：汎用ロボットポリシーのためのフリート規模強化学習
  強化学習/VLA2026/5/1

  事前学習済みのVLAポリシーを、ロボットフリートからの実データで継続的に強化学習し、配備中に性能を向上させるフレームワークを提案。16台の二腕ロボットで95%の成功率を達成。

• SparseGrasp: 疎な多視点RGB画像からの3Dセマンティックガウシアンスプラッティングによるロボット把持
  マニピュレーション2024/12/1

  疎な多視点RGB画像から3Dガウシアンスプラッティングと視覚基盤モデルを組み合わせて意味情報付きシーンを構築し、変化する環境でも高速に更新しながら言語指示で物体を把持するシステムを提案した。