Yan Qin

HKUST (GZ)

収録論文 7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

• DexTouch-WM: 人間の触覚から器用なロボット操作のための行動条件付き触覚ワールドモデルを学習
  触覚/ワールドモデル2026/9/17

  人間とロボットの手に同じ触覚センサ配置を装着し、人間の触覚データからロボットの視覚・触覚の未来を予測するワールドモデルを学習。人間のデータを増やすほどロボット領域の予測精度が向上し、政策評価や合成データ生成にも使えることを示した。

• XPolicyLab: ロボットポリシー評価と展開のための統一標準・オープンエコシステム
  ロボットポリシー評価2026/8/1

  ロボットポリシーの評価と展開を統一する標準規格とオープンエコシステムを提案し、N個のポリシーとM個の環境の接続コストをO(NM)からO(N+M)に削減した。

• 信頼できる具現化知能に向けて：システムフレームワークと段階的信頼度レベル
  信頼性評価2026/7/1

  具現化知能の信頼性を「持続的な安全な成功」と定義し、モデル・システム・エビデンス・展開の4層からなるフレームワークと段階的信頼度を提案する論文。

• RoboDojo: 汎用ロボット操作ポリシーの包括的評価のための統合シミュレーション・実世界ベンチマーク
  ベンチマーク2026/7/1

  シミュレーションと実世界の両方で汎用ロボット操作ポリシーを評価するための統一ベンチマークを提案し、42のシミュレーションタスクと18の実世界タスクで多様な能力を評価する。

• RMBench：記憶依存型ロボットマニピュレーションのベンチマークと政策設計への洞察
  マニピュレーション2026/3/1

  記憶を必要とするロボット操作タスクを体系的に評価する9タスクのシミュレーションベンチマークRMBenchと、明示的記憶モジュールを持つ操作政策Mem-0を提案し、既存政策の記憶限界と設計指針を明らかにした。

• マルチエージェントロボットシステム（MARS）チャレンジの進歩と革新
  マルチエージェント2026/1/1

  NeurIPS 2025ワークショップで開催されたMARSチャレンジを紹介し、VLMを用いたマルチエージェントの計画とロボットマニピュレーションの制御という2領域での取り組みを概説した論文。

• 動的構造を考慮した3D視覚表現の自己教師あり事前学習フレームワークAFRO
  3D視覚表現学習2025/12/1

  ロボット操作向けに、行動や再構成の教師なしで状態間の動的構造を捉える3D視覚表現を学習する自己教師あり手法を提案し、拡散ポリシーと組み合わせて操作成功率を向上させた。