Xiu Yuan
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA計画/記憶模倣学習マニピュレーション
※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
- V-JEPAポリシー：予測的視覚潜在表現上に構築する効果的な世界行動モデルVLA2026/9/29
凍結したV-JEPA 2.1エンコーダの潜在空間上に世界行動モデルを構築し、将来潜在予測器とフローマッチング行動エキスパートを下流で一括学習することで、LIBERO等で競争力のある性能を達成した研究。
- MEMORA: 一人称視点ビデオからの身体化された行動記憶による推論と計画計画/記憶2026/7/1
ロボットの長期的な計画のために、一人称視点ビデオから経験を記憶し活用する「身体化された行動記憶」を実現するシステムを提案した。
- 応答性ノイズリレー拡散ポリシー：応答的で効率的な視覚運動制御VLA2025/2/1
拡散ポリシーの応答性を高めるため、ノイズレベルを段階的に増やすバッファと逐次ノイズ除去を導入し、最新の観測に基づく即時行動生成を可能にした手法を提案。
- ポリシーデコレーター：大規模ポリシーモデルのためのモデル非依存オンライン改良模倣学習2024/12/1
模倣学習で訓練済みの大規模ポリシーに対し、モデル非依存の残差ポリシーをオンラインで学習させて性能を安定かつサンプル効率よく向上させる手法を提案。
- 状態から視覚へのDAggerと視覚強化学習はいつ選ぶべきか？VLA2024/12/1
状態方策を事前学習してからオンライン模倣で視覚方策を学ぶ2段階手法State-to-Visual DAggerと視覚RLを16タスクで比較し、難タスクではDAggerが安定して優れるがサンプル効率の利点は限定的だと示した実証研究。
- 拡散ポリシーの各構成要素を分解して検証する模倣学習2024/12/1
模倣学習手法Diffusion Policyの5つの主要構成要素（観測系列入力、行動系列実行、後退ホライズン、U-Net/Transformer、FiLM条件付け）をManiSkillとAdroitで実験し、各要素の寄与を明らかにした。
- GSL-PCD: 点群特徴に基づくタスク分割による汎用・専門家学習の改善マニピュレーション2024/11/1
ロボット操作タスクにおいて、物体の点群特徴で環境バリエーションをクラスタリングし、類似タスクを同じ専門家に割り当てることで、汎用・専門家学習の性能を向上させた。