Zewei Ye

収録論文 4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

• LA4VLA: 視覚なしで行動を学習する言語-行動事前学習
  VLA2026/6/1

  視覚-言語-行動モデルが視覚情報に過度に依存する問題を解決するため、視覚観察なしで言語条件付き行動の事前学習を行うフレームワークを提案し、シミュレーションと実世界で性能向上を確認した。

• Evo-Depth: 軽量な深度強化型視覚言語行動モデル
  VLA2026/5/1

  追加センサーや高コストな幾何基盤モデルを使わずに、多視点RGB画像から軽量な暗黙的深度符号化モジュールで深度特徴を抽出し、空間セマンティクスを強化するVLAモデルを提案した。

• U-Arm：ロボットマニピュレーション向け超低コスト汎用遠隔操作インターフェース
  遠隔操作2025/9/1

  3Dプリント製リーダーアームで様々な商用ロボットアームを遠隔操作できる低コストフレームワークを提案し、データ収集効率を39%向上させた。

• RoboFAC: ロボット失敗分析と修正のための包括的フレームワーク
  VLA2025/5/1

  ロボット操作の失敗を診断・修正するための大規模データセットと軽量マルチモーダルモデルを構築し、VLA制御の回復性能を向上させた。