Yiqun Duan
Norve Labs Inc.
収録論文 11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
- 強化学習における自己確認的重ね合わせトラップ強化学習2026/9/26
強化学習のポリシーと表現学習のループが、最適な表現フィッティングのもとでも低リターンのポリシーを維持しうる「自己確認的重ね合わせトラップ」を理論的に特徴づけ、リプレイ条件を導出した。
- IndustrialVLA-Bench：オープンロボットポリシーモデルの追跡可能な多軸評価VLA2026/9/22
6つのVLA/WAMモデルを統一プロトコルで評価し、クリーン性能・ロバスト性・言語感度・実行コストを比較したベンチマークを提案。
- SkillNav: スコアレベルスキル介入によるゼロショット物体目標ナビゲーションナビゲーション2026/7/1
VLMベースのナビゲーションエージェントに、地図上の好奇心価値マップを書き換える形で行動記憶を埋め込むスキルフレームワークを提案し、追加トークンなしでデッドエンドやループなどの失敗を軽減する。
- ヒューマノイド全方位占有予測：身体化AIのためのステレオベース全周囲占有データセットデータセット/占有予測2026/6/1
ヒューマノイドロボット向けに、ステレオカメラを用いた大規模な全周囲占有データセットを構築し、Real2Sim2Realパイプラインで実環境への汎化を実証した。
- WMNav: 視覚言語モデルを世界モデルに統合した物体目標ナビゲーションナビゲーション2025/3/1
視覚言語モデルを用いて世界モデルを構築し、将来状態を予測しながら未知環境で目標物体を探索するナビゲーション手法を提案。HM3DとMP3Dでゼロショットベースラインを上回る性能を達成。
- EmbodiedVSR: 動的シーングラフ誘導による視覚空間タスクの連鎖推論VLA2025/3/1
動的シーングラフとChain-of-Thought推論を組み合わせ、微調整なしで身体性エージェントの空間推論を強化するフレームワークを提案し、新ベンチマークで有効性を示した。
- E2H：非侵襲的脳波信号によるヒューマノイド全身制御フレームワークBCI/ヒューマノイド制御2024/10/1
非侵襲的な脳波(EEG)から動作キーワードを解読し、LLMによる動作生成と模倣制御ポリシーを組み合わせてヒューマノイドロボットを全身制御する2段階フレームワークを提案した。
- 人間の行動データ同期によるエンドツーエンド自動運転システムの強化自動運転2024/8/1
同一の運転シナリオで人間と機械の運転データ（視線・脳波）を同期収集し、人間の注意を機械の注意誘導に用いることで自動運転性能が向上することをCarlaシミュレーションで示した。
- マルチモーダルトークンのプロンプトによるLLM活用型エンドツーエンド自動運転模倣学習の強化自動運転2024/4/1
視覚とLiDAR入力を学習可能なマルチモーダルトークンに統合し、LLMに運転モデルの誤り修正を補助させるハイブリッドなエンドツーエンド自動運転フレームワークを提案した。
- 人間の参照動作を用いた全身ヒューマノイドロボットの歩行・移動歩行2024/2/1
人間の動作データを模倣学習に用いる新フレームワークを開発し、フルサイズヒューマノイド「Adam」で人間に匹敵する複雑な移動動作を実現した。
- Prompt, Plan, Perform: LLM-based Humanoid Control via Quantized Imitation Learning2023/9/1