Yunhao Luo
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ワールドモデル計画/拡散モデルプランニング軌道計画VLA運動計画
※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
- テストシーンごとに物理特性を文脈内校正するワールドモデルワールドモデル2026/10/21
テストシーン内での探索的インタラクションを物理記述トークンに符号化し、ファインチューニングなしでアクション条件付きワールドモデルをその場の物理ダイナミクスに校正する手法を提案。
- 信頼性の高い長期計画のための構成拡散の改良計画/拡散モデル2026/5/1
構成拡散計画におけるモード平均化問題を解決するため、事前学習済み拡散モデルの自己再構成誤差と重なり一貫性項を用いた訓練不要のガイダンス手法RCDを提案し、長期タスクで既存手法を上回る性能を示した。
- 推論時拡散スケーリングによる合成的視覚プランニングプランニング2026/3/1
短時間の動画拡散モデルを組み合わせて長時間のロボットプランを生成する際、ノイズ付き中間状態ではなく推定クリーンデータ（Tweedie推定）で境界整合性を強制する新しい推論手法を提案し、追加学習なしで未見の開始・目標組み合わせに一般化できることを示した。
- 拡散合成による多様なシーンでの高速かつ安全な軌道計画軌道計画2025/7/1
エネルギー場を学習する拡散計画法と軽量安全フィルタを組み合わせ、未知の動的環境でも再学習なしにリアルタイムで安全な軌道を生成する手法を提案した。
- 拡散モデルの合成による生成的な軌道スティッチング軌道計画2025/3/1
学習済みの短い軌道チャンクを双方向拡散モデルで合成的につなぎ合わせ、未見の長期的タスクを計画できる手法CompDiffuserを提案した。
- 目標条件付き探索による動画モデルの行動への接地VLA2024/11/1
大規模動画モデルを自己探索によって連続行動に直接接地させ、報酬や行動ラベルなしで複雑なタスクを解くフレームワークを提案した。
- ポテンシャルベース拡散運動計画運動計画2024/7/1
ポテンシャルベースの運動計画をニューラルネットワークで学習し、拡散モデルを用いて局所解を回避しながら高次元空間での計画を可能にした手法を提案。