Yixuan Jiang

収録論文 4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

• HAM-VLN: 階層的エージェント記憶を活用したゼロショット視覚言語ナビゲーション
  ナビゲーション2026/7/1

  ロボットが未知環境で指示に従って移動する際、画像や地図の代わりにエージェント自身が書き込む永続的な世界グラフを記憶として使い、次の行動選択と同じLLM呼び出しで記憶も更新することで、長期的なナビゲーションの記憶・推論ボトルネックを解消した。追加のLLM呼び出しなしで文脈長を65%以上削減しつつ、複数のナビゲーションベンチマークで最高性能を達成した。

• RealDexUMI: 器用なロボット学習のためのウェアラブル汎用操作インターフェース
  テレオペレーション/器用操作2026/6/1

  手先の細かい操作を保ちつつ実機展開可能なデモ収集を実現するため、共有の器用なエンドエフェクタと掌側同型テレオペ用手袋を備えたウェアラブル操作インターフェースを提案し、8つの実ロボットタスクで平均成功率88.75%を達成した。

• DecoVLN: 観察・推論・修正を分離した視覚言語ナビゲーション
  VLA2026/3/1

  長期的な指示に従う視覚言語ナビゲーションの性能を高めるため、記憶構築の最適化と誤差補正のための微調整戦略を導入したフレームワークを提案した。

• AgentVLN：エージェント型視覚言語ナビゲーションに向けて
  ナビゲーション2026/3/1

  視覚言語ナビゲーション（VLN）のための新しいフレームワークAgentVLNを提案。VLMを高次推論に用い、3Dトポロジカルウェイポイントを画像平面に投影して視覚プロンプトを生成し、自己補正と能動探索で長期的なナビゲーション誤差を抑制する。