Yue Su

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

• SG-WAM: 幾何認識ポリシー空間における自己誘導型ワールドモデリング
  VLA2026/8/1

  ポリシー由来の表現空間で幾何認識の行動条件付きダイナミクスを学習し、将来状態予測と行動生成を統合する自己誘導型フレームワークを提案。

• World Guidance: 行動生成のための条件空間における世界モデリング
  VLA2026/2/1

  未来の観測をコンパクトな条件に圧縮して行動推論に注入し、VLAモデルが未来の行動と条件を同時に予測することで、精密な行動生成と高い汎化性能を実現するフレームワークを提案した。

• CLAP: 人間の動画から視覚-言語-行動モデルを学習するための対照的潜在行動事前学習
  VLA2026/1/1

  人間の動画からロボットの行動スキルを抽出し、視覚-言語-行動モデルを事前学習するフレームワークCLAPを提案。対照学習で人間の動画をロボットの行動語彙に整合させ、効率的なスキル転移を実現した。

• DSPv2: 全身移動マニピュレーションのための効果的で汎化可能な高密度ポリシーの改良
  移動マニピュレーション2025/9/1

  3D空間特徴と多視点2D意味特徴を融合する新たなエンコーディングとDense Policyの拡張により、全身移動マニピュレーションの模倣学習における汎化性能と動作生成精度を向上させた。

• Dense Policy：双方向自己回帰による行動学習
  マニピュレーション2025/3/1

  軽量なエンコーダのみのアーキテクチャで行動系列を粗から細へと対数的な推論時間で展開する、双方向自己回帰型のロボットマニピュレーション方策を提案。

• 行動の前に動作を：物体運動をマニピュレーション条件として拡散する手法
  マニピュレーション2024/11/1

  観測から物体の将来の姿勢系列を予測し、それを条件としてロボットの行動系列を拡散生成するプラグアンドプレイ型モジュールMBAを提案し、模擬・実環境で既存方策の性能を大幅に向上させた。