Yunuo Chen
収録論文 9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
- BladeMaster: オンライン生成される永続的不連続性を用いたリアルタイムロボット切断シミュレーションsim2real2026/9/23
GPU加速されたTLMPMベースの切断シミュレータで、刃の形状からオンラインで生成される永続的なサイドラベルにより、切断履歴を物質点に直接エンコードし、工具引き抜き後も切断面の不連続性を保持しつつ、リアルタイムを超える速度で切断と操作を実現する。
- RoboEdit: 人間の操作動画をスケーラブルなロボット経験へ変換するVLA2026/8/19
人間の操作動画を、ロボットの学習に使えるアクション整合性のある物理的に妥当なロボット動画へ変換するビデオ編集スイートを提案。大規模データセットと編集エンジンを構築し、実世界の操作タスクで有効性を実証した。
- エージェント型Real2Sim：視覚言語エージェントによる物理ベースの世界モデリングsim2real2026/7/1
ロボットと物体の相互作用の実世界記録を、物理シミュレーション可能な双子モデルに自動変換するフレームワークを提案。視覚言語エージェントが幾何・物理パラメータ・軌道などを自律的に推定し、剛体操作から変形物体、人型動作までを統一的に扱う。
- TacCoRL: シミュレーションによる触覚フィードバックのVLAへの統合触覚/VLA/sim2real2026/6/10
視覚と言語と行動の事前知識を持つVLAモデルに触覚フィードバックを注入し、シミュレーションと実機の共学習と強化学習で接触を要するタスクの成功率を向上させるフレームワークを提案した。
- Sparse2Act: クロスドメインロボット操作のための行動整合スパース3D表現の学習マニピュレーション2026/6/1
点群エンコーダを事前学習する際に、エンドエフェクタの動作を幾何学的監督として用いることで、観測と行動を整合させたスパース3D表現を獲得し、下流のポリシーに転用可能にする手法を提案した。
- MemoryVAM: ロボット操作のためのビデオ行動モデルへの記憶統合VLA2026/6/1
ビデオワールドモデルポリシーにエピソード記憶機構を導入し、長期的な操作タスクで過去の情報を活用できるようにした。LIBERO-Memで成功率を5%から42.5%に向上させた。
- EMPM：変形可能物体のモデリングとシミュレーションのための身体性MPM変形物体モデリング2026/1/1
微分可能なMaterial Point Methodシミュレータを用いて、多視点RGB-D動画から変形物体の形状・外観を再構成し、物理パラメータをオンライン最適化するフレームワークを提案。
- GRIP: 変形可能・剛体連成把持のための汎用ロボット接触シミュレーションデータセット把持/シミュレーション2025/3/1
柔らかいグリッパと変形物体を含む把持を高速・安定にシミュレーションするIPCベースのデータ生成パイプラインを構築し、1200物体・10万把持姿勢の大規模データセットGRIPを公開した。
- Midas: A Multi-Joint Robotics Simulator with Intersection-Free Frictional Contact2022/10/1