Yihan Lin

Renmin University of China

収録論文 6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

• RoboHarn-Evo: 階層的物理知識を進化させ自己改善するロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2026/9/29

  物理的な試行錯誤からタスク知識と行動知識を階層的に蓄積・修正し、基盤モデルを更新せずにロボット操作の成功率を高めるフレームワークを提案。

• RoboRecover: 実行逸脱下におけるロボット方策の回復力ベンチマーク
  ベンチマーク2026/9/24

  実行中の逸脱状態から元のタスクを回復する能力を評価するベンチマークを提案し、初期状態の性能が回復性能を決めないことを示した。

• JEPA-WAM: 共同埋め込み世界モデリングによる視覚-言語-行動ポリシーの学習
  VLA/世界モデル2026/8/1

  事前学習済みV-JEPA空間に基づく潜在世界モデルを構築し、遷移予測と行動生成を共有予測器で結合することで、効率的かつ高精度なロボット制御を実現した。

• マインドドリーマー：潜在多様体への能動的因果介入による想像力の解放
  強化学習2026/5/1

  モデルベース強化学習において、観測状態からではなく生成的初期状態から想像を開始することで、歴史的束縛を打破し、探索と報酬最適化の非対称性を解消する新しいフレームワークを提案した。

• ピクセルからトークンへ：視覚言語行動モデルにおける潜在行動教師あり学習の体系的研究
  VLA2026/5/1

  視覚言語行動モデル（VLA）の学習における潜在行動の教師あり手法を体系的に比較し、画像ベースと行動ベースの潜在行動がそれぞれ長期的推論と複雑な運動制御に有効であることを示した。

• 高速ロボット知覚における脳模倣視覚センサの定量的評価
  視覚センサ2025/4/1

  イベントベース視覚センサとTianmoucという2種類の脳模倣視覚センサを、高速回転下での撮像歪みやコーナー検出・動き推定タスクで定量的に比較評価した。