Boshi An

収録論文 6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

• ロボットアシスタント：器用な視覚-言語-行動モデルによる協調タスクの完遂
  VLA2025/10/1

  事前学習済みVLAモデルを人間-ロボット協調に適応させ、意図予測や行動後処理を加えて、ピックアップとパスを組み合わせた長期的な協調動作を実現した。

• Arnold: マルチタスク・マルチ身体性に対応する筋Transformerポリシー
  筋骨格制御2025/8/1

  筋骨格モデルを対象に、行動クローニングと強化学習を組み合わせたTransformerベースのポリシーを開発し、巧みな物体操作・リーチング・歩行を含む14タスクを単一タスク専門家と同等以上に達成した。

• 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。

• RGBManip: 能動的な物体姿勢推定による単眼画像ベースのロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2023/10/1

  グリッパに搭載した単眼カメラを動かしながら多視点で物体を観察し、強化学習で把持戦略と能動知覚を同期させて6D姿勢推定精度と作業効率を両立する画像のみのマニピュレーション手法を提案。

• ImageManip: アフォーダンス誘導による次視点選択を用いた画像ベースのロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2023/10/1

  RGBカメラで対象物を複数視点から撮影し、深度推定とアフォーダンスマップを融合して、3D点群を使わずに把持・操作を可能にする画像ベースのマニピュレーション手法を提案した。

• ロボットマニピュレーションのためのエンドツーエンドアフォーダンス学習
  マニピュレーション2022/9/1

  強化学習中の接触情報から関心のある接触マップを予測し、人間が定義した動作プリミティブなしで多様な操作タスクに汎化できるエンドツーエンドのアフォーダンス学習フレームワークを提案した。