Yuhang Lu

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

• WorldOracle: 実世界実行と比較する行動条件付き世界モデルのベンチマーク
  世界モデル2026/10/13

  同じ初期観測と行動列に対し、行動条件付き世界モデルの予測が実世界の物理的結果やタスク状態遷移を再現できるかを評価するベンチマークを提案。

• HACo: 力覚対応の巧みな操作のための触覚アクティブコンプライアンス学習
  マニピュレーション2026/9/29

  指尖触覚と関節トルクを統合し、接触力を調整しながら動作する巧みな操作ポリシーを学習する手法を提案。実機で摩擦・回転トルク・変形物体操作など多様なタスクにおいて83%の平均成功率を達成した。

• ワールドエンジン：自動運転におけるポストトレーニング時代に向けて
  自動運転2026/6/1

  実世界のログから高忠実度のインタラクティブ環境を再構築し、安全上重要な長尾シナリオを合成的に生成して、事前学習済みの自動運転モデルを強化学習でポストトレーニングする枠組みを提案。これにより、実世界のリスクを回避しつつ安全性を向上させる。

• RoboNaldo: 動作誘導カリキュラム強化学習による正確で安定かつ強力なヒューマノイドサッカーシュート
  ロコモーション/強化学習2026/6/1

  人間のキック動作を参照として段階的に最適化する3段階カリキュラム強化学習フレームワークを提案し、ヒューマノイドロボットによる高インパルスで正確なサッカーシュートを実現した。

• ReAL-AD: 人間らしい階層的推論を実現するエンドツーエンド自動運転
  自動運転2025/7/1

  人間の認知モデルに基づく3層推論（戦略・判断・操作）をVLMで強化し、エンドツーエンド自動運転の計画精度と安全性を30%以上向上させたフレームワーク。