Yu Tian
収録論文 15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
- DeltaWAM: 変化中心の視覚予測による効率的なWorld-ActionモデルVLA2026/9/27
連続フレーム間の変化を表すコンパクトなdeltaトークンで未来を予測するWorld-Actionモデルを提案し、LIBEROで92.8%の成功率を達成した。
- AWM-VLA: 効率的で説明可能な視覚-言語-行動ポリシーのための整合された世界モデリングVLA2026/8/15
拡散トランスフォーマーポリシー内に未来の視覚-言語埋め込みと整合する未来トークンを組み込み、物体中心の予測も加えることで、長期的な結果を先読みしつつ説明可能なロボット操作を実現した。
- Aero-World: 慣性制御に基づく行動条件付き空中映像生成映像生成2026/5/19
事前学習済みの画像から映像への拡散モデルを、加速度や角速度などの慣性制御信号に従う空中映像生成器へ変換する手法を提案。実映像とIMUデータで訓練した物理プローブにより、映像の慣性整合性を監視しつつLoRAで微調整する。
- Open-H-Embodiment：医療ロボティクスにおける基盤モデルを可能にする大規模データセット医療ロボティクス/データセット/基盤モデル2026/4/1
医療ロボットの自律化を妨げるデータ不足を解決するため、複数のロボットプラットフォームにわたる大規模な医療ロボットビデオと運動学データセットを公開し、基盤モデルの開発を実証した。
- テレコムワールドモデル：6Gのためのデジタルツイン、基盤モデル、予測計画の統合ネットワーク制御2026/4/1
6Gネットワーク向けに、言語ベースのLLMと物理ベースのデジタルツインの限界を克服するため、学習・行動条件付き・不確実性を考慮したテレコムシステムダイナミクスのモデル化を実現する「テレコムワールドモデル」というアーキテクチャを提案した論文。
- VLA-Thinker: 画像思考による視覚言語行動モデルの性能向上VLA2026/3/1
視覚入力を動的に再参照できる思考フレームワークを導入し、2段階学習でロボット操作性能を大幅に向上させた。
- 柔軟連結型デュアルAUVシステムにおける柔軟ケーブルの動的モデリング・パラメータ同定・数値解析モデリング/同定2026/2/1
柔軟ケーブルで連結された2台のAUVの非線形挙動を集中質量法でモデル化し、張力実験からパラメータを同定して、緩み・張り状態の応答を数値解析した研究。
- CLARITY: 潜在空間における文脈対応疾患軌跡モデリングによる治療意思決定支援の医療ワールドモデル医療AI/意思決定支援2025/12/8
患者ごとの時間・臨床文脈を潜在空間に統合し、治療条件付きの疾患進行を予測して個別化治療計画を生成する医療ワールドモデルを提案。
- 変形可能な連続体ロボットの動的腔内ナビゲーションのためのヤコビアン探索的二段階強化学習連続体ロボット/強化学習2025/9/1
変形連続体ロボットの制御において、局所探索でヤコビアンを推定し状態表現を拡張する二段階強化学習を提案し、収束速度・ナビゲーション効率・未知環境への汎化性能を向上させた。
- Transformerによる再帰的行動信頼度チャンキングで低接触自律経鼻気管挿管を実現医療ロボティクス2025/8/1
経鼻気管挿管を自律化するため、力センサ内蔵の模型とTransformerベースのRACCTモデルを開発し、手動よりピーク挿入力66%削減を達成した。
- RoboGrasp: ロバストなロボット制御のための汎用把持ポリシーマニピュレーション2025/2/1
事前学習済みの把持検出モデルと拡散ベースのロボット学習を統合し、物体検出・セグメンテーションによる視覚誘導で把持の精度と汎化性を高める汎用把持ポリシーを提案した。
- エンドツーエンドロボット学習のための空間的視覚知覚VLA2024/11/1
単眼深度推定と新たな画像拡張AugBlenderを組み合わせ、照明変化など環境変動に頑健な映像ベースの空間知覚フレームワークを提案し、模倣学習の汎化性能を向上させた。
- 汎用ロボット学習フレームワーク模倣学習2024/9/1
低コストで再現性が高く、様々なロボットや環境に転移可能な模倣学習フレームワークを提案し、産業用ロボットでも多タスク学習が可能であることを示した。また、客観的な評価指標VPRを提案し、データセットとモデルをオープンソース化した。
- RoboDriveチャレンジ：あらゆる条件でいつでもどこでも走行する自動運転知覚2024/5/1
悪天候やセンサ故障など想定外の状況でも頑健に知覚できる自動運転技術を競う2024年RoboDriveチャレンジの報告で、BEV検出や地図セグメンテーションなど4タスクで140チームが参加した。
- Design of a Biomimetic Tactile Sensor for Material Classification2022/3/1