Yihang Hu

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

• OpenHLM：全身ヒューマノイド移動操作の実証的レシピ
  VLA/全身制御2026/6/1

  ヒューマノイドの全身協調動作を実現するため、言語と画像から全自由度を直接制御するVLAモデルの構築方法を体系的に研究し、実用的なレシピを提案した。

• ヒューマノイド操作インターフェース：ロボット不要の実演による全身操作
  全身操作2026/2/1

  ポータブルな装着型デバイスで人間の全身動作を計測し、階層的な学習パイプラインを通じてヒューマノイドの多様な全身操作スキルを実環境で獲得するフレームワークを提案。

• TimeRewarder：受動的動画からフレーム間時間距離で密報酬を学習
  強化学習/報酬設計2025/9/1

  フレーム間の時間距離をモデル化し、ロボット実演や人間動画からタスク進捗を推定して強化学習の密報酬を生成する手法を提案。

• 触覚VLA：視覚-言語-行動モデルの物理知識を触覚汎化へ解き放つ
  VLA2025/7/1

  視覚・言語・行動モデルに触覚センシングを融合し、接触を伴うタスクで力制御と触覚フィードバックに基づく適応的な行動を可能にするフレームワークを提案。

• 事前強化学習：限られた試行回数での目標条件付き動的マニピュレーション
  マニピュレーション2025/5/1

  少数の実演から条件付き拡散モデルで運動マニフォールドを学習し、低次元条件空間でのフィードバック最適化により、10回程度の試行で新しい動的マニピュレーション目標を達成するフレームワークを提案。

• SKIL: 意味的キーポイント模倣学習による汎化性とデータ効率に優れたマニピュレーション
  マニピュレーション2025/1/1

  視覚基盤モデルで意味的キーポイントを自動抽出し、少ないデモ数で複雑なロボット操作を模倣学習できるフレームワークを提案。