Yuhan Liu

収録論文 11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

• 計画と学習のループを閉じる：学習済み世界モデルによるロボット制御
  モデルベース強化学習2026/9/30

  学習済み世界モデルを用いたモデル予測制御（MPC）において、批評家の監督と計画の終端価値推定を改良し、計画と学習のフィードバックループを強化するPL-MPCを提案。HumanoidBenchで性能向上と実機へのゼロショット転移を実証。

• 先見的残差強化学習による視覚言語行動モデルを用いた長期的ロボット操作
  マニピュレーション2026/7/1

  凍結したVLAベースポリシー上で残差RLを行う際、各サブタスクの成功報酬に将来の成功確率を掛け合わせることで、サブタスク間の受け渡し品質を最適化し、長期的なタスク成功率を向上させる手法を提案した。

• 失敗予測でSim2Realリズミック挿入方策のロバスト性を向上
  sim2real2025/7/1

  ナット回転や摩擦がある高精度な繰り返し挿入タスクに対し、シミュレーションで訓練した挿入方策と失敗予測モジュールを組み合わせ、失敗時に引き上げて再試行する回復機構を備えたSim2Realフレームワークを提案した。

• 動的シーン再構成のためのモーションブレンダーガウシアンスプラッティング
  動的シーン再構成2025/3/1

  動画から動的シーンを再構成する際に、モーショングラフを明示的な動き表現として用い、ガウシアンスプラッティングと組み合わせてロボット応用可能な操作可能な再構成を実現した研究。

• ロボットマニピュレーションのための自己回帰行動系列学習
  マニピュレーション2024/10/1

  ロボットの行動を系列データとして扱い、自己回帰的に生成するChunking Causal TransformerとAutoregressive Policyを提案し、多様なマニピュレーションタスクで有効性を示した。

• DAP: 拡散モデルによるマルチモーダル収納のためのアフォーダンス予測
  マニピュレーション2024/9/1

  拡散モデルを使い、容器内の配置可能領域の特定と物体の相対姿勢推定を2段階で行うことで、複数の収納解が存在するマルチモーダルな収納タスクを高効率に解く手法を提案。

• 視覚的キネマティックチェーン予測によるマニピュレーション学習のスケーリング
  マニピュレーション2024/6/1

  多様な環境でのロボット操作学習のため、準静的な動作を表す普遍的表現「視覚的キネマティックチェーン」を提案し、それを予測するTransformerモデルVKTで既存手法を上回る性能を示した。

• A3VLM: 動作可能な関節構造を理解する視覚言語モデル
  VLA2024/6/1

  物体の関節構造と操作可能性を理解する視覚言語モデルを提案し、ロボットに依存しない表現から簡単な動作プリミティブでロボット動作に変換できることを示した。

• Learning Continuous Control Policies for Information-Theoretic Active Perception
  2022/9/1
• Learning to Rearrange with Physics-Inspired Risk Awareness
  2022/6/1
• Auto-calibration Method Using Stop Signs for Urban Autonomous Driving Applications
  2020/10/1