Yunfan Jiang
収録論文 12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
- RoboTTT: ロボットポリシーのためのコンテキストスケーリングVLA2026/7/1
ロボットポリシーの視覚運動コンテキストを8Kタイムステップまで拡張し、推論遅延を増やさずに、人間のビデオからのワンショット模倣や長期的タスクの性能向上を実現する手法を提案。
- SimFoundry: ポリシー学習と評価のためのモジュール式自動シーン生成sim2real2026/6/1
実世界のビデオからシミュレーション用のシーンを自動生成し、多様なバリエーションを作成してロボットポリシーの訓練と評価を行うシステムを提案。シミュレーションでの評価が実世界性能を強く予測し、訓練時のバリエーション追加が成功率を向上させることを示した。
- T-Rex: 触覚反応型巧みな操作触覚/操作2026/6/1
触覚信号に動的に反応する操作を実現するため、大規模な触覚データセットと可変レートのMixture-of-Transformersアーキテクチャを導入し、12の操作タスクで成功率を大幅に向上させた。
- ステレオポリシー：ステレオ知覚によるロボット操作ポリシーの改善マニピュレーション2026/5/1
ステレオ画像ペアを直接利用して3次元幾何推論を強化する視覚運動ポリシー学習フレームワークを提案し、シミュレーションと実ロボットの操作タスクで性能を向上させた。
- EgoScale：多様な一人称視点ヒューマンデータによる器用なマニピュレーションのスケーリングマニピュレーション2026/2/1
2万時間超の一人称視点ヒューマン動画でVLAモデルを事前学習し、人間データ量と検証損失の対数線形則を発見。軽量な人間-ロボット中間学習により、22自由度ハンドの器用な操作成功率を54%向上させた。
- MoMaGen: ソフト・ハード制約下で多段階両腕移動マニピュレーションのデモを生成sim2real2025/10/1
移動ベースと両腕の多段階タスク向けに、到達可能性などのハード制約と視認性などのソフト制約を満たすデータ生成を制約付き最適化として定式化し、多様なデモを自動生成する手法を提案。
- BEHAVIORロボットスイート：日常家事のための実世界全身マニピュレーションを効率化全身マニピュレーション2025/3/1
両腕・車輪・4自由度胴体を備えたロボットで、全身遠隔操作インターフェースと視覚運動ポリシー学習アルゴリズムを統合し、家庭内の全身マニピュレーションタスクを実現するフレームワークを提案。
- ロバストな方策学習のためのデジタルいとこの自動生成sim2real2024/10/1
実世界のシーンを模した「デジタルいとこ」を自動生成し、シミュレーションから実世界へのゼロショット転移で高い成功率を達成する手法を提案。
- TRANSIC: オンライン修正から学ぶSim-to-Realポリシー転移sim2real2024/5/1
人間が実世界でロボットの動作を観察・介入して修正を加え、その修正から残差ポリシーを学習することで、シミュレーションと実世界のギャップを埋めて家具組立などの接触の多いタスクを実現する手法。
- Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models2023/10/1
- Cross-Episodic Curriculum for Transformer Agents2023/10/1
- VIMA: General Robot Manipulation with Multimodal Prompts2022/10/1