Yukun Zhou
収録論文 8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
- Uranus: 身体性AIのための次世代シミュレーション基盤の構築sim2real2026/9/21
関節軌道条件付き自己回帰拡散モデルを用いたデータ駆動型ロボットシミュレータUranusを提案し、ストリーミング生成、低遅延、多様なロボット制御に対応した。
- GigaWorld-1: ロボットポリシー評価のためのワールドモデル構築ロードマップワールドモデル2026/7/1
ロボットポリシーの評価を効率化するため、ワールドモデルの信頼性を体系的に研究し、ベンチマークWMBenchを構築して、7つのビデオワールドモデルと4つの行動表現を比較した。
- iMaC: 動作と接触画像への変換による具現化ワールドモデルVLA2026/6/8
ロボット操作のための新しい制御パラダイムを提案し、画像をアクション表現として用いることで、従来のベクトルベースのアクションよりも表現力と汎化性を向上させる。
- StableIDM: 時空間リファインメントによるマニピュレータ切断下での逆動力学モデルの安定化ロボット学習/逆動力学モデル2026/4/1
ロボットの視覚観測から動作指令を予測する逆動力学モデル(IDM)が、マニピュレータが画像から切れて見える状況で性能劣化する問題に対し、空間的特徴集約と時間的平滑化を組み合わせたフレームワークを提案し、精度と実ロボット成功率を向上させた。
- VAG: 身体化データ合成のためのデュアルストリーム動画-行動生成VLA2026/4/1
ロボットの基盤モデル学習用に、動画と行動を同時生成する統一フレームワークVAGを提案。動画と行動の整合性を高め、合成データでポリシーの汎化性能を向上させる。
- GigaWorld-0：世界モデルをデータエンジンとして具現化AIを強化VLA2025/11/1
視覚・言語・行動（VLA）学習のためのデータ生成エンジンとして、動画生成と3D生成を統合した世界モデルフレームワークを提案し、実世界データなしでロボットの汎化性能とタスク成功率を向上させた。
- GigaBrain-0: ワールドモデルを活用した視覚-言語-行動モデルVLA2025/10/1
ワールドモデルで生成した多様なデータを活用し、実機データへの依存を抑えつつ汎化性能を高めたVLA基盤モデルを提案。RGBD入力と身体性Chain-of-Thoughtで長期的・移動を伴う器用な操作タスクの実世界性能を向上させた。
- EMMA: 生成的視覚転送による実世界ロボットマニピュレーションの汎化VLA2025/9/1
拡散Transformerでロボット操作動画を生成し、実データと混合してVLAポリシーを訓練することで、未知の視覚環境へのゼロショット汎化を実現した。