Bo An
Nanyang Technological University
収録論文 12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
- ロボットの記憶はただの時計なのか？記憶拡張VLA方策における時間的ショートカットVLA2026/11/10
記憶拡張型VLA方策が時間ベースで記憶を埋めることで、無意味な待機を進捗と誤認して早期停止する「幻の進捗」問題を明らかにし、イベントベースの記憶インデックスが有効な修正法であることを示した。
- 進化する材料実験室における科学的推論のための言語モデル・エージェントのベンチマーク材料科学×LLMベンチマーク2026/11/9
材料研究ワークフローでのLLMの推論能力を評価する新ベンチマークMatScopeを提案し、類似材料状態の識別や定量的証拠に基づく判断が依然弱いことを示した。
- 意味的・視覚的フィードバックでロボット世界モデルを学習する世界モデル2026/11/5
ロボット世界モデルを、候補未来の比較と意味的・視覚的フィードバックで事後学習するRoboImagineを提案し、RT-1などで視覚予測精度を改善した。
- 材料研究フロンティアを測る言語モデルベンチマークFrontierMat材料科学ベンチマーク2026/10/30
航空宇宙・半導体・核融合など先端材料研究の実問題330問を専門家検証付きで収集し、言語モデルのフロンティア推論能力を評価するベンチマークを構築した。
- SWIM: 視覚言語に基づくソフト全身インタラクティブマニピュレーションソフトロボティクス2026/9/15
RGB画像と言語指示からソフトロボットの全身駆動指令列を生成するVLAフレームワークSWIMを提案し、パッキング・リーチング・把持タスクで高成功率を達成した。
- ConceptTree: ロボット操作のブラックボックス意思決定に意味的透明性をもたらすマニピュレーション2026/7/1
ロボット操作の高レベルスキル選択を、人間が解釈可能な概念に基づく決定木で表現し、透明性と介入可能性を実現するフレームワークを提案した。実世界の複雑な長期的タスクで既存手法より優れた性能を示し、個々の概念の修正による細かい介入も可能にした。
- ゾウ型ソフトトランク動作の全身意味-動作接地：軽量フローマッチングによる実現HRI/全身動作生成2026/7/1
多様な全身表現が可能なゾウ型ソフトトランクロボットに対し、大規模言語モデルの応答を全身動作に変換する軽量フローマッチング手法を提案し、接地精度と推論速度を改善した。
- 表現力豊かな教師からの敵対的二重オン方策蒸留模倣学習/蒸留2026/5/26
デモのみから学習する強化学習において、フローマッチング教師とMLP生徒を敵対的に共訓練し、報酬と行動の二つの蒸留信号でオンライン探索と局所学習を両立させる手法FA-OPDを提案。
- SPARC: 空間認識型経路計画 - 注意深いエージェント通信による実現群制御2026/3/1
マルチロボット経路計画において、ロボット間の距離情報を注意機構に組み込むことで、混雑環境での通信効率を高め、最大128台へのスケーラブルな経路計画を実現した論文。
- 音声・視覚・固有感覚の階層的融合による精密ロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/2/1
音声・視覚・固有感覚を階層的に融合し、拡散ポリシーで連続動作を生成するロボットマニピュレーション手法を提案。液体注ぎやキャビネット開けなどの実タスクで評価した。
- 失敗を考慮した強化学習：自己回復を備えた実世界マニピュレーションのための信頼性の高いオフライン・オンライン強化学習マニピュレーション2026/1/1
実世界での強化学習中に発生する人間の介入が必要な失敗を減らすため、世界モデルベースの安全クリティックとオフラインで訓練された回復ポリシーを統合したFARLを提案し、失敗を73.1%削減しつつ性能を11.3%向上させた。
- 事前分布マッピング共進化による拡散ポリシーの学習強化学習/生成ポリシー2025/12/2
強化学習において、最適化しやすい潜在空間で方策を訓練しつつ、条件付き生成デコーダで行動を合成するフレームワークGoRLを提案。複雑な連続制御タスクで既存手法を大幅に上回る性能を達成した。
