Xinyi Mao

収録論文 6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

• 行動結果フィードバックによるテスト時方策適応フレームワークSCOUT
  sim2real2026/9/28

  行動予測方策と順ダイナミクスモデルを共有信念潜在空間で結合し、行動と結果の不一致から環境ダイナミクスをオンラインで推定・適応するメタ学習手法を提案。シミュレーションと実機で適応速度とsim-to-real転移の堅牢性を示した。

• Vidarc: 閉ループ制御のための身体性ビデオ拡散モデル
  VLA2025/12/1

  マスク付き逆動力学モデルを組み合わせた自己回帰的な身体性ビデオ拡散モデルにより、低遅延で高精度なロボットアームの閉ループ制御を実現した研究。

• 過去の相互作用を活用する履歴認識型検証器HAVE
  マニピュレーション2025/9/1

  ロボットが曖昧な物体を操作する際、過去の相互作用履歴を推論して候補行動を検証・選択する手法を提案し、実環境で有効性を示した。

• Vidar: 汎用マニピュレーションのための身体性ビデオ拡散モデル
  マニピュレーション2025/7/1

  インターネット規模で事前学習したビデオ拡散モデルを実機ロボットの軌道で追加学習し、マスク付き逆動力学モデルで適応させることで、未知のロボットでも20分の実演だけで新タスクや背景・視点変化に汎化する手法を提案。

• AnyPos: 双腕マニピュレーションのためのタスク非依存動作の自動生成
  マニピュレーション2025/7/1

  タスクに依存しない動作データを大規模に自動収集し、逆動力学学習で身体ダイナミクスをモデル化することで、様々なタスクやプラットフォームに転用可能な双腕マニピュレーション基盤を構築した研究。

• ManiBox: スケーラブルなシミュレーションデータ生成による身体性空間汎化の強化
  sim2real2024/11/1

  バウンディングボックスを入力とする学生ポリシーを強化学習教師から蒸留し、シミュレーションでスケールしたデータで実機へのゼロショット転移を実現したフレームワーク。