Yu Cui

収録論文 6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

• ロボット操作のためのワールドバリューモデル
  操作2026/6/1

  ロボット操作の価値推定に世界モデルを活用した新しい汎用価値モデル（WVM）を提案し、データ品質評価やポリシー学習の性能を向上させた。

• DexRepNet++：幾何学的・空間的な手と物体の表現を用いた器用なロボットマニピュレーションの学習
  マニピュレーション2026/2/1

  手と物体の表面特徴と空間関係を捉える新表現DexRepを提案し、把持・回転・受け渡しの器用な操作タスクで高い汎化性能と実機移行性を実現した。

• GR-RL：長期的器用マニピュレーションのための器用で精密なロボット学習
  マニピュレーション2025/12/1

  人間のデモンストレーションをフィルタリング・拡張・強化学習で強化し、VLAポリシーを長期的で精密な器用マニピュレーションに特化させるフレームワークを提案。靴紐を穴に通して結ぶタスクを83.3%の成功率で自律的に達成。

• 共有自律によるエンドツーエンドの器用な腕・手VLAポリシー：自律ハンドVLAポリシーで拡張したVRテレオペレーションによる効率的なデータ収集
  VLA2025/11/1

  VRテレオペレーションで腕を人間が操作し、手は自律VLAポリシーが触覚・視覚フィードバックで制御する共有自律フレームワークを提案し、効率的に高品質な腕・手協調のデモを収集してエンドツーエンドVLAポリシーを学習、多様な物体で90%の成功率を達成した。

• VTAO-BiManip: 物体理解を伴うマスク付き視覚・触覚・行動事前学習による両手巧みな操作
  マニピュレーション2025/1/1

  視覚・触覚・行動のマスク付き事前学習と物体理解を組み合わせ、カリキュラム強化学習で両手巧みな操作を実現するフレームワークを提案。ペットボトルのキャップ開けタスクで既存手法を20%以上上回る成功率を達成。

• DexRepNet: Learning Dexterous Robotic Grasping Network with Geometric and Spatial Hand-Object Representations
  2023/3/1