Yixue Zhang
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA強化学習/報酬設計強化学習マニピュレーション
※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
- 推論から行動へ：視覚-言語-行動モデルのための結果に基づく整合フレームワークVLA2026/10/29
VLAモデルの推論(ECoT)と行動生成を報酬誘導最適化で明示的に整合させるCoRActを提案し、操作タスクでの成功率・汎化・推論実行整合性を向上させた。
- 進捗関係からロボットの報酬を学習するEvent2Reward強化学習/報酬設計2026/10/29
実ロボットの成功・失敗・非最適実行データから、軌跡内の局所的な進捗関係を活用して密な報酬を学習する手法を提案し、方策成功率を大幅に向上させた。
- 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。
- RoboGene: 多様性駆動型エージェントフレームワークによる実世界タスク生成でVLA事前学習を強化VLA2026/2/1
多様で物理的に実現可能な操作タスクを自動生成するエージェントフレームワークを提案し、VLAモデルの事前学習データ収集を効率化して汎化性能を向上させた。
- 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。
- RoboMIND 2.0：汎用身体知能のためのマルチモーダル両腕移動マニピュレーションデータセットマニピュレーション2025/12/1
6種類のロボットで集めた31万件超の両腕操作・移動マニピュレーション軌道（触覚・シミュレーション含む）を公開し、階層型VLM+VLAシステムMIND-2を提案した論文。
- XR-1: 統合視覚運動表現の学習による汎用視覚-言語-行動モデルVLA2025/11/1
視覚ダイナミクスとロボット運動を統合した離散潜在表現UVMCを二枝VQ-VAEで学習し、異種ロボットデータを横断する汎用VLAモデルXR-1を三段階学習で構築した研究。