Yao Feng
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA/世界モデルVLA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
- Motubrain: ロボット制御のための高度な世界行動モデルVLA/世界モデル2026/4/1
視覚・言語・行動を統合した世界行動モデルMotubrainを提案し、動画と行動の同時予測や多様なロボットデータへの対応、高速な実時間推論を実現した。
- Motus: 統合潜在行動ワールドモデルVLA2025/12/1
理解・映像生成・行動の3エキスパートをMixture-of-Transformerで統合し、光流から潜在行動を学習する統一ワールドモデルを提案。シミュレーションと実世界で既存手法を上回る性能を示した。
- 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。
- GentleHumanoid: 接触の多い人と物体のインタラクションのための上半身コンプライアンス学習マニピュレーション2025/11/1
インピーダンス制御を全身運動追従ポリシーに統合し、人型ロボットの上半身が柔軟に人や物体と接触できるようにするフレームワークを提案。シミュレーションとUnitree G1でハグや立ち上がり支援、物体操作を検証し、接触力のピークを抑えつつタスク成功率を維持した。
- 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。