Yinuo Zhao
City University of Hong Kong
収録論文 10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
- GAINS: 強化学習における不整合な人間介入信号の活用介入学習/強化学習2026/8/16
人間の介入信号の遅延や不整合性を扱うため、分布強化学習と悲観的探索を用いた介入ベースのロボット操作学習フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
- Robo-ValueRL: オフラインからオンラインへの強化学習における信頼性の高い価値推定強化学習2026/7/1
オフラインからオンラインへの強化学習において、価値関数の信頼性がポリシー最適化に与える影響を分析する統一フレームワークを提案し、信頼性の高い価値推定が下流の性能向上に寄与することを実験で示した。
- RoboAug: 領域対比データ拡張による単一アノテーションから数百シーンへのロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/2/1
1枚の画像のバウンディングボックス注釈だけで生成モデルと領域対比損失を用いてデータ拡張を行い、ロボットマニピュレーションの汎化性能を向上させる手法を提案。
- 不完全な介入を活用する実世界強化学習マニピュレーション2025/12/1
人間の介入が常に最適とは限らない実世界ロボット操作において、状態ごとの不確実性に基づく制約付き強化学習SiLRIを提案し、介入を活用しつつ性能劣化を防ぐ。
- VLMから時間的に一貫した報酬を学習なしで生成する手法VLA2025/7/1
VLMを用いてサブゴールの状態変化を追跡し、ベイズ推定で報酬を生成することで、追加学習なしにロボット操作の強化学習を高精度化するフレームワークを提案。
- ArtVIP：ロボット学習のための視覚的リアリズム、モジュラー相互作用、物理的忠実性を備えた関節デジタルアセットsim2real2025/6/1
ロボット学習向けに、視覚的リアリズムと物理的忠実性を高めた関節物体のデジタルツインを多数収録したオープンソースデータセットArtVIPを構築し、模倣学習と強化学習で有効性を検証した。
- HACTS: 人間を副操縦士とするロボット学習用遠隔操作システム遠隔操作2025/3/1
ロボットアームと遠隔操作デバイスの双方向リアルタイム関節同期を実現し、人間が介入しながら修正データを収集できる低コストなシステムを開発した。模倣学習と強化学習の性能を向上させる。
- RoboMIND：ロボットマニピュレーションのためのマルチエンボディメント知能規範データセットマニピュレーション2024/12/1
4種類のロボットによる10.7万件の模倣学習用デモンストレーション軌道と失敗例、デジタルツイン環境を提供する大規模データセットを構築し、VLAモデルの性能を評価した。
- ACL-QL: オフライン強化学習のためのQ学習における適応的保守レベルオフライン強化学習2024/12/1
オフライン強化学習において、状態行動ペアごとに保守性の度合いを適応的に制御する手法ACL-QLを提案し、過度に保守的になる問題を緩和して性能を向上させた。
- Efficient Training of Generalizable Visuomotor Policies via Control-Aware Augmentation2024/1/1