Yufeng Jin
収録論文 9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
- HARBOR: エージェント型ロボット強化学習のためのハーネスフレームワーク強化学習/自動化2026/6/1
ロボット強化学習のパイプラインを自動化するエージェントフレームワークを提案し、環境構築からポリシー訓練までを自動化して、複数のベンチマークで有効性を示した。
- 言語条件付き両手巧緻操作のための強化学習によるスケーラブルなマルチタスクデータ生成両手操作/データ生成/強化学習2026/6/1
両手巧緻操作の汎用ポリシー学習に必要な大規模データを、強化学習と汎用報酬設計・ドメインランダム化・言語注釈を組み合わせたパイプラインでシミュレーション生成し、マルチタスク学習の汎化性能を向上させた。
- Nautilus: 単一プロンプトからプラグアンドプレイのロボット学習へロボット学習基盤2026/5/1
ロボット学習研究の断片化を解消するため、単一のユーザープロンプトから再現・評価・微調整・展開ワークフローを自動生成するオープンソースハーネスNAUTILUSを提案。ポリシー、シミュレータ、実ロボット間の統一インターフェースと自動検証により、手書きのグルーコードなしで相互検証を拡張する。
- マルチエージェント・インコンテキスト学習による双腕ロボット操作双腕操作2026/4/1
標準のLLMを微調整なしで双腕操作に適用するため、リーダー・フォロワー型のマルチエージェント枠組みで動作空間を分割し、TWINベンチマークで高い成功率を達成した。
- SE(3)制約付きスタイン変分エルゴディック表面被覆マニピュレーション2026/3/1
点群表面をエルゴディックに被覆しつつSE(3)姿勢制約を保つ軌道生成を、SE(3)対応のスタイン変分勾配降下で解く手法を提案し、実機で検証した。
- Robot-DIFT: 接触の多いロボットマニピュレーションのための対応感度の高い拡散特徴マニピュレーション2026/2/1
拡散モデルの特徴を蒸留して決定論的でリアルタイムなバックボーンに変換し、空間-意味特徴ピラミッドで接触に敏感な操作を可能にした研究。
- SE(3)-PoseFlow: 不確実性を考慮したロボットマニピュレーションのための6D姿勢分布推定姿勢推定/不確実性/マニピュレーション2025/11/1
SE(3)多様体上のフローマッチングを用いて物体の6D姿勢分布を確率的に推定し、対称物体や遮蔽時の不確実性を扱えるようにした手法を提案。能動的知覚や把持合成などのロボット操作タスクへの応用も示した。
- 両手利き双腕マニピュレーションのための形態対称強化学習マニピュレーション2025/5/1
ロボットの左右対称性を帰納バイアスとして活用し、双腕操作タスクを片手ごとのサブタスクに分解して訓練し、両手利きのグローバル方策に蒸留する強化学習フレームワークSYMDEXを提案。
- 6DOPE-GS: ガウシアンスプラッティングを用いたオンライン6D物体姿勢推定6D姿勢推定2024/12/1
ガウシアンスプラッティングを活用し、単一RGB-Dカメラからオンラインで6D物体姿勢推定と追跡を同時に行う手法を提案。動的キーフレーム選択と不透明度統計に基づくプルーニングで効率化を図り、5倍の高速化を実現した。