Yuhan Li

収録論文 5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

• 適応的視覚言語把持：構成可能な基盤事前知識と汎化可能な把持合成による実現
  マニピュレーション2026/9/3

  本論文は、ロボットハンドの種類に依存せず汎用的に把持を合成できるAdaRoboVLGフレームワークを提案し、物理的把持合成とタスク依存の理解を分離することで、基盤モデルの進歩を直接把持能力の向上に結び付ける手法を示した。

• OmniXtreme：高ダイナミックヒューマノイド制御における汎用性の壁を突破
  ヒューマノイド制御2026/2/1

  多様なモーションの学習と実機向けの物理的調整を分離したフレームワークを提案し、ヒューマノイドが多様で高難度な動きを実機で高精度に追従できるようにした。

• OmniTrack: 物理的に整合した参照動作による汎用モーショントラッキング
  モーショントラッキング2026/2/1

  人間の動作データをロボットで追従させる際、体格差やノイズによる物理的に不可能な参照動作を、シミュレーション上の特権方策で実行可能な動作に変換してから追従方策を学習する枠組みを提案。実機で長時間安定した追従やアクロバティック動作を実現。

• UniAct：ヒューマノイドロボットのための統合動作生成とアクションストリーミング
  ヒューマノイド制御2025/12/1

  微調整したMLLMと因果的ストリーミングパイプラインを組み合わせ、言語・音楽・軌道などのマルチモーダル指示を500ms未満の遅延でヒューマノイドの全身動作に変換する二段階フレームワークを提案。

• StyleLoco: 生成的敵対的蒸留による自然なヒューマノイドロボット歩行
  歩行2025/3/1

  強化学習で俊敏な教師方策を訓練し、複数の識別器でモーションキャプチャデータと蒸留することで、俊敏さと自然な動きを両立させたヒューマノイド歩行フレームワークを提案。