Yuran Wang
Peking University
収録論文 23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
- GroundingPI：視覚プリミティブで物理知能に挑むグラウンディング基盤モデルVLA2026/9/30
点やボックスを量子化座標として生成する4Bのグラウンディング基盤モデルを提案し、ロボット操作や自動運転の視覚バックボーンとして性能を向上させた。
- GroundAnything: 並列デコーディングと高精度視覚グラウンディングをフラッシュ速度で両立視覚グラウンディング2026/9/30
拡散モデルによる並列デコーディングで視覚グラウンディングを高速化し、4Bモデルで同規模の最先端性能を達成した研究。
- AffordanceWAM: アフォーダンス認識型の世界行動統合モデリングによるロボットマニピュレーションVLA2026/9/16
人間とロボットの動画から物体中心のアフォーダンスを予測し、将来の映像とロボット行動を統合的に生成するモデルを提案。人間動画を活用してロボット操作の汎化性能を向上させた。
- OpenWAM: 体系的な世界行動モデル事前学習に向けたオープンでモジュール型の探求VLA2026/9/7
世界行動モデルの設計空間をモジュール化し、制御実験を通じて設計原則を抽出・検証するオープンな研究基盤を構築した。
- LD4WAM: 人間のビデオから潜在ダイナミクスを学習するワールドアクションモデルVLA2026/8/23
人間のビデオからロボットの行動に直接使える潜在ダイナミクスを学習し、将来のビデオ生成と行動条件付けを組み合わせたワールドアクションモデルを提案。5,000時間以上のデータで事前学習し、シミュレーションと実機で高い性能を達成。
- FlatLab: 平板物体のロボット操作のための統一手法フレームワークとシミュレーションベースのベンチマークマニピュレーション2026/8/14
平板物体の操作を戦略生成と行動実行に分離する統一フレームワークを提案し、多様な物体に汎化する手法と、その評価のための高忠実シミュレーションベンチマークFlatLabを導入した。
- XPolicyLab: ロボットポリシー評価と展開のための統一標準・オープンエコシステムロボットポリシー評価2026/8/1
ロボットポリシーの評価と展開を統一する標準規格とオープンエコシステムを提案し、N個のポリシーとM個の環境の接続コストをO(NM)からO(N+M)に削減した。
- AdaDexGrasp: 3次元視覚触覚表現融合による適応的器用把持マニピュレーション2026/8/1
視覚と触覚を統合した表現を用いて、把持計画と接触後の適応的修正を行う統一フレームワークを提案し、多様な物体での把持成功率と汎化性を向上させた。
- 疎と密の融合：剛体-変形体相互作用を伴うロボット操作の対応関係に基づく手法マニピュレーション2026/8/1
剛体と変形体が相互作用する操作タスク（衣類掛けや着衣補助など）のために、タスク固有の疎なキーポイントと変形体上の密な対応関係を組み合わせたハイブリッド表現を提案し、正確なキーポイント追跡と汎化を実現する。
- RoboDojo: 汎用ロボット操作ポリシーの包括的評価のための統合シミュレーション・実世界ベンチマークベンチマーク2026/7/1
シミュレーションと実世界の両方で汎用ロボット操作ポリシーを評価するための統一ベンチマークを提案し、42のシミュレーションタスクと18の実世界タスクで多様な能力を評価する。
- 任意形状の中継面を用いた3Dガウシアン過渡レンダリングによる非視線計測非視線計測2026/6/19
平面壁や密なサンプリングを仮定せず、任意形状の中継面からの測定データを用いて隠れたシーンを3Dガウシアンで表現し、微分可能な過渡レンダリングで直接再構成する手法を提案。実データで最先端の精度を達成した。
- MagicSim: 実行可能な身体化インタラクションのための統合基盤シミュレーション基盤2026/6/16
シミュレーションを制御・スキル・計画を結ぶ実行基盤として捉え、YAML定義から多様な実行可能な世界を構築し、コマンドをロボット動作に変換する統一パイプラインを提供する。
- AffordanceVLA：アフォーダンス認識による行動生成を強化する視覚言語行動モデルVLA/操作2026/6/4
視覚言語モデルとロボット制御の構造的ミスマッチを解消するため、アフォーダンス予測を中間表現として導入し、物体の接地・2D位置特定・3D幾何推論を段階的に行う統一フレームワークを提案した。
- HeteroGenManip: 異種物体間インタラクションのための汎用操作マニピュレーション2026/5/1
異なる種類の物体が関わる操作タスクを、把持位置の特定とその後の動作計画を分離した2段階フレームワークで解決し、カテゴリ特化モデルと拡散ポリシーを組み合わせて汎化性能を向上させた。
- LeHome: 家庭環境における変形物体操作のためのシミュレーション環境シミュレーション/変形物体操作2026/4/1
家庭内の変形物体（衣類や食品など）を高忠実度で操作できるシミュレーション環境を提案し、低コストロボットでの評価を可能にした。
- RMBench：記憶依存型ロボットマニピュレーションのベンチマークと政策設計への洞察マニピュレーション2026/3/1
記憶を必要とするロボット操作タスクを体系的に評価する9タスクのシミュレーションベンチマークRMBenchと、明示的記憶モジュールを持つ操作政策Mem-0を提案し、既存政策の記憶限界と設計指針を明らかにした。
- GraspALL: 任意の低照度環境下でのロボット衣類把持のための照明変動適応型構造補償マニピュレーション2026/3/1
照明が動的に変化する低照度環境でもロバストに衣類を把持できるよう、RGBと非RGBモダリティの特徴を照明強度に応じて適応的に融合するモデルGraspALLを提案した。
- DexKnot: 器用な袋結び操作のための汎化可能な視覚運動ポリシー学習マニピュレーション2026/3/1
袋結びの汎化可能なポリシーを、キーポイントのアフォーダンスと拡散ポリシーを組み合わせて学習するフレームワークを提案した。
- GarmentPile++: 視覚言語推論によるアフォーダンス駆動の乱雑な衣類取り出しマニピュレーション2026/3/1
衣類の山から言語指示に従って安全かつ正確に1枚だけを取り出すパイプラインを提案。視覚言語モデルと視覚アフォーダンスを統合し、SAM2によるセグメンテーションとマスク微調整、さらに大型衣類向けの双腕協調を導入した。
- AdaptPNP: 把持・非把持スキルを統合した適応的ロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/11/1
VLMを用いて把持と非把持（押す・つつく等）の動作を組み合わせた計画を生成し、デジタルツインで予測しながら実環境でも適応的に再計画するマニピュレーション枠組みを提案した論文。
- DexGarmentLab: 巧みな衣類操作のための環境と汎化可能な方策マニピュレーション2025/5/1
両手での巧みな衣類操作に特化した大規模シミュレーション環境DexGarmentLabを構築し、単一の実演から多様な軌道を自動生成する手法と、形状・変形の多様性に汎化する階層的な操作方策HALOを提案した。
- RoboVerse：スケーラブルで汎化可能なロボット学習のための統合プラットフォーム・データセット・ベンチマークsim2real2025/4/1
複数のシミュレータとロボット形態に対応する統合シミュレーション基盤MetaSimと、高品質な合成データセット、模倣学習・強化学習の統一ベンチマークを提供するフレームワークを提案。
- GarmentPile: 点レベル視覚アフォーダンスによる散乱衣類の把持・適応操作マニピュレーション2025/3/1
散らかった衣類の絡まりを点レベルのアフォーダンスで表現し、絡みを解きほぐして把持・回収する枠組みを提案。シミュレーションと実機で有効性を示した。