Yike Pan

収録論文 2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

• τ0-WM: ロボット操作のための統合ビデオ・アクション世界モデル
  VLA/世界モデル2026/6/1

  ロボット操作のための、ポリシー学習・ビデオ予測・行動評価を単一の未来予測フレームワークに統合した世界モデルを提案。実ロボットデータ約27,300時間で訓練し、推論時に候補行動のサンプリングと評価・修正を行うことで、長期的で細かい操作タスクで高い性能を示した。

• Robo-GS: ロボットアームのための物理整合的な時空間ハイブリッド表現モデル
  sim2real2024/8/1

  メッシュ・3Dガウシアン・物理属性を統合したハイブリッド表現により、ロボットアームのReal2Simを高精度かつ物理的に整合する形で実現する手法を提案。