Yong Yu
Simplexity Robotics
収録論文 13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
- 視覚言語行動ポリシーのためのアドバンテージ誘導事後学習の分解VLA2026/9/23
視覚言語行動ポリシーの事後学習において、アドバンテージ誘導強化学習の設計選択を分解し、段階的評価で有効なモジュール式レシピを特定した。
- 実行前に再考せよ：ワールドアクションモデルのための適応的実行VLA2026/8/1
ワールドアクションモデル（WAM）の固定実行ホライズンを、進捗モニタと適応プロトコルで動的に調整するTempoWAMを提案し、成功率と効率のトレードオフを改善した。
- UniCon：異種ロボット間の効率的な学習転送を実現する統合システムsim2real2026/1/1
ロボットの状態・制御・計測を標準化し、実行グラフでワークフローを分解する軽量フレームワークUniConを提案。ROSより高効率な推論とsim-to-real転送を実現し、7社12機種以上で実証。
- H-Zero: ヒューマノイド横断歩行事前学習による少数ショット新規身体転移歩行2025/12/1
複数のヒューマノイドで歩行方策を事前学習し、未知のヒューマノイドや直立四足歩行ロボットへ30分の微調整で転移できることを示した研究。
- シミュレーションと同じ操作を実現：ロボットにおける正確な幾何認識の実現sim2real2025/9/1
深度カメラのノイズを除去して正確なメートル深度を推定するCamera Depth Models（CDMs）を提案し、シミュレーションで訓練した方策を実世界ロボットにそのまま適用可能にした。
- PALo: 四足歩行ロボットの姿勢認識型移動制御の学習歩行2025/3/1
四足歩行ロボットの速度追従に加え、体高やピッチ・ロール角をリアルタイムに調整できる姿勢認識型の移動制御を、深層強化学習で実現し実機へ転移した研究。
- RHINO: 人間のデモンストレーションからリアルタイムなヒューマノイド-人間-物体インタラクションを学習ヒューマノイド/インタラクション2025/2/1
人間の指示や動作にリアルタイムで反応し、割り込みにも即応できるヒューマノイドロボットのための階層的学習フレームワークRHINOを提案。人間の意図を推定する高レベルプランナと反応動作・物体操作を実行する低レベルコントローラで構成される。
- D4W: 車輪ロボットのための信頼性の高いデータ駆動型ダイナミクスsim2real2024/11/1
実世界のセンサデータから車輪ロボットの正確なダイナミクスモデルを学習し、シミュレーション精度を高めるフレームワークを提案。
- 世界モデルに基づく知覚による視覚的脚式移動歩行2024/9/1
環境の世界モデルを構築し、それを用いて視覚入力から直接脚式ロボットの制御方策を学習する手法を提案。シミュレーションで訓練しながら実世界でも正確な予測が可能で、従来手法より高い走破性と頑健性を示した。
- 自動運転のためのクラウド・エッジ・端末連携AIGC自動運転2024/7/1
自動運転向けに、クラウド・エッジ・端末が連携してAIGCを活用するアーキテクチャを提案し、通信・ストレージ・計算資源の配分とAIGCによるシステム設計支援を検討した論文。
- Adaptive Control Strategy for Quadruped Robots in Actuator Degradation Scenarios2023/12/1
- Sim-to-Real Transfer for Quadrupedal Locomotion via Terrain Transformer2022/12/1
- RITA: Boost Driving Simulators with Realistic Interactive Traffic Flow2022/11/1