Yang Yue
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA操作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
- 世界行動モデルの汎化性能を決める要因とは？推論時の未来モデリングに関する実証研究VLA2026/9/28
世界行動モデル（WAM）の汎化性能を環境変化・データ効率・タスク汎化の3軸で評価し、未来表現の条件付けが重要であることを示すとともに、未来生成を1回の順伝播に簡略化したSimple-WAMを提案した。
- LaST-HD: スケーラブルな人間データからロボット操作の物理的推論を学習する操作学習2026/6/1
人間の手のデモンストレーションとロボットのデモンストレーションを共有の潜在推論空間で整列させ、物理ダイナミクスを内部化することで、ロボット操作の学習を改善する新しい手法を提案した論文。
- TwinRL: デジタルツイン駆動強化学習による実世界ロボットマニピュレーションVLA2026/2/1
スマホ撮影から高忠実度デジタルツインを構築し、SFT・ツインRL・実世界RLの3段階でVLAモデルの探索空間を拡張・誘導する協調ポストトレーニング手法を提案。
- MOVE: ロボットマニピュレーションの空間汎化のための運動ベースデータ収集パラダイムマニピュレーション2025/12/1
デモ中に環境内の物体を動かすことで、単一軌道から多様な空間配置データを生成し、模倣学習の空間汎化性能を向上させる手法を提案。
- SpatialActor: ロバストなロボットマニピュレーションのための分離された空間表現の探求マニピュレーション2025/11/1
意味と幾何を明示的に分離し、ノイズの多い深度と専門家事前知識を融合するフレームワークを提案。RLBenchで87.4%を達成し、ノイズ条件下で13.9%〜19.4%の改善を示す。
- RoboCOIN: 統合マニピュレーションのためのオープンソース両腕ロボットデータ収集マニピュレーション2025/11/1
15種類のロボットプラットフォームから18万件以上の両腕操作デモを集めた大規模データセットを構築し、階層的な注釈とデータ処理パイプラインを提供した。
- DeeR-VLA：ロボット実行のためのマルチモーダル大規模言語モデルの動的推論VLA2024/11/1
ロボットの計算資源制約に対応するため、状況に応じてMLLMの活性化サイズを自動調整する動的早期終了フレームワークを提案し、CALVINベンチマークで効率と性能を両立させた。