Yuxiang Lu
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ナビゲーションVLAVLA/操作マニピュレーション
※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
- PanoVLN: パノラマ視覚と言語による効果的なナビゲーションナビゲーション2026/9/28
パノラマ画像を用いた視覚言語ナビゲーションにおいて、行動予測・訓練監督・視覚表現を改良し、より広い視野を活かした長期的な行動計画と経路選択を可能にする手法を提案。
- StreamPI: 視覚・言語・行動モデルのためのストリーミング型マルチモーダル時間モデリングVLA2026/8/26
単一フレームのVLAモデルに追加パラメータなしで時間的推論能力を付与するフレームワークを提案し、実ロボットタスクで有効性を実証した。
- DreamAvoid: 臨界期テストタイムドリーミングによるVLAポリシーの失敗回避VLA/操作2026/5/1
VLAモデルが微細な操作中に失敗する問題に対し、実行が臨界期に入ったかを検出し、複数の候補行動を評価して最適な行動を選択する「テストタイムドリーミング」フレームワークを提案した。
- Libra-VLA: 非同期の粗密デュアルシステムによる学習均衡の実現VLA2026/4/1
VLAモデルを粗い意図予測と細かい動作生成の2段階に分離し、学習負荷の均衡と非同期実行を実現する新しいアーキテクチャを提案した。
- FASTER: リアルタイムフローVLAの再考VLA2026/3/1
フロー型VLAの反応遅延を分析し、Horizon-Aware Scheduleで直近動作のデノイズを1ステップに短縮してリアルタイム応答性を大幅に改善した手法を提案。
- Any3D-VLA：多様な点群によるVLAのロバスト性向上VLA2026/2/1
シミュレータ・センサ・モデル推定の点群を統合して学習し、2D表現と融合することで、VLAモデルの性能とドメインギャップ耐性を高める手法を提案。
- スケーラブルなロボットマニピュレーションに多様性は本当に必要か？マニピュレーション2025/7/1
ロボット学習におけるデータ多様性の役割をタスク・身体・専門家の3次元で検証し、タスク多様性が重要である一方、専門家の速度多様性は学習を妨げることを示し、その偏りを補正する手法を提案した。
- AgiBot World Colosseo：スケーラブルで知能的な身体性システムのための大規模マニピュレーションプラットフォームマニピュレーション2025/3/1
100万以上の軌道と217タスクを含む大規模ロボット操作データセットと、潜在行動表現を活用した汎用方策GO-1を提案し、データ規模の拡大に伴う性能向上と実世界での巧みな長期的タスクの成功率向上を示した。