Yuhui Fu
収録論文 7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
- RealDexUMI: 器用なロボット学習のためのウェアラブル汎用操作インターフェーステレオペレーション/器用操作2026/6/1
手先の細かい操作を保ちつつ実機展開可能なデモ収集を実現するため、共有の器用なエンドエフェクタと掌側同型テレオペ用手袋を備えたウェアラブル操作インターフェースを提案し、8つの実ロボットタスクで平均成功率88.75%を達成した。
- Being-H0.7: 自己中心視点ビデオからの潜在世界行動モデルVLA2026/5/1
将来のフレーム生成をせずに、潜在空間での未来推論をVLAポリシーに組み込む新しいモデルを提案。訓練時のみ未来情報を使う二重分岐設計により、推論時は現在の観察のみで将来を考慮した行動決定を実現し、シミュレーションと実世界タスクで高性能を達成した。
- DemoHLM: 単一のデモンストレーションから汎化可能なヒューマノイド移動操作へ移動操作2025/10/1
シミュレーション上の1回のデモンストレーションから、実機ヒューマノイドの移動を伴う操作タスクを汎化可能に学習する階層型フレームワークを提案し、Unitree G1で10タスクのsim-to-real移行を実証した。
- Being-0: 視覚言語モデルとモジュール型スキルを統合したヒューマノイドロボットエージェントVLA2025/3/1
基盤モデルによる高レベルな指示理解・計画と、モジュール型スキルライブラリによる歩行・マニピュレーションを、軽量VLMのConnectorで橋渡しする階層型エージェントを提案し、実機ヒューマノイドで長期的タスクを実現した。
- 人間のデモンストレーションから多様な両手巧み操作スキルを学習するマニピュレーション2024/10/1
人間の両手操作データセットからタスクを自動構築し、教師-生徒学習で多様な両手巧み操作スキルを視覚ベース方策として学習するフレームワークBiDexHDを提案した。
- 強化学習による異なるロボットハンド間で汎用な巧みな把持マニピュレーション2024/10/1
人間の手の固有把持（eigengrasp）に基づく共通行動空間と、指先・手のひらの位置のみに簡略化した観察空間を用いて、単一の視覚ベース方策で複数のロボットハンドを制御する強化学習手法を提案した。
- ResDex: 混合エキスパートと残差学習による汎用器用把持マニピュレーション2024/10/1
物体ごとに学習した幾何非依存のベース方策を混合エキスパートで組み合わせ、残差行動を学習することで、多様な物体への汎用器用把持を効率的に実現した。