Yanming Shao
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
器用操作器用な把持/シミュレーション強化学習VLA/強化学習/巧緻操作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
- V2P-Manip: 単眼人間ビデオからの器用操作学習器用操作2026/6/15
単眼の人間デモビデオから、視覚的忠実度と物理的妥当性を両立した軌道を抽出し、器用な操作ポリシーを直接学習するフレームワークを提案。3Dアセット取得、軌道推定、ポリシー学習を統合し、二段階の精緻化で空間整合性と物理一貫性を確保する。
- SynManDex: 合成人間プレグラスプからの人間らしい器用な把持の合成器用な把持/シミュレーション2026/6/1
人間のプレグラスプを生成し、それをロボットハンドにリターゲットして力閉ループ接触を最適化することで、人間らしく安定した器用な把持を合成するパイプラインを提案。
- 敵対的姿勢正則化による人間らしいキネマティクスの巧みなピアノ演奏への適用強化学習2026/6/1
強化学習でピアノを弾く高自由度ロボットハンドの不自然な姿勢を、少量の人間の演奏データを使った敵対的学習で人間らしく矯正する手法を提案した。
- BORA: オフライン強化学習とオンライン残差適応を橋渡しする実世界巧緻操作VLAモデルVLA/強化学習/巧緻操作2026/5/1
実世界の巧緻操作向けに、オフライン学習で価値関数を構築し、オンラインで人間介入による残差適応を行うVLAモデルの後訓練フレームワークを提案した。
- DexHiL：巧みな操作のための視覚-言語-行動モデル事後学習における人間参加型フレームワークマニピュレーション2026/3/1
腕と多指ハンドの協調操作を可能にする人間参加型フレームワークを提案し、実行中の人間による修正を活用した事後学習で成功率を平均25%向上させた。
- RoboRouter：ロボットマニピュレーションのための訓練不要なポリシールーティングマニピュレーション2026/3/1
複数の既存ロボット操作ポリシーをプールし、タスクごとに最適なポリシーを経験から学習して選択する訓練不要のルーティング手法を提案。シミュレーションと実世界で成功率を向上させた。
- 巧みなロボットハンドのための両手把持生成マニピュレーション2024/11/1
両手把持姿勢を生成するBimanGraspアルゴリズムと大規模データセットを構築し、拡散モデルで高速化を実現した。