Chunru Lin
University of Massachusetts Amherst
収録論文 9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
- HARP-Bench：人間が活動する環境でのロボットマニピュレーション評価ベンチマークマニピュレーション2026/11/8
人間が作業空間を共有し能動的に活動する状況でのロボット操作ポリシーを評価するベンチマークHARP-Benchを提案し、VLAモデルや模倣学習手法を評価した。
- 自己適応型VLA：ロボット実運用のための堅牢な展開手法VLA2026/9/24
ハードウェアのずれに自己適応するVLAモデルを提案し、展開時のキャリブレーションなしで精度が要求される双腕・巧緻マニピュレーションタスクの性能を80%以上回復させた。
- GS-Agent: 生成シミュレーションによる4D物理世界の構築生成モデル2026/7/1
自然言語の記述から、物理的に妥当で動的な4D世界を自動生成するマルチエージェントフレームワークを提案した論文。
- DLO-Lab: 微分可能物理を用いた変形線状物体操作のベンチマーク変形物体操作2026/6/1
ロープやケーブルなどの変形線状物体（DLO）の操作を学習・評価するための、多様な材料特性を扱える微分可能シミュレータとベンチマークタスク群を提案した論文。
- RoboWits: ロボットの創造的問題解決における予期せぬ課題ベンチマーク2026/5/1
ロボットの認知推論と創造的ツール使用を評価するためのバイマニピュレータベンチマークを提案し、自動タスク生成パイプラインを用いて多様なタスクを作成。既存のVLAが変異タスクで性能が低下することを示した。
- RobotSmith: 複雑な操作スキル獲得のための生成的ロボットツール設計マニピュレーション2025/6/1
視覚言語モデルと物理シミュレーションを組み合わせ、ロボットが操作しやすいツールを自動設計し、その使い方まで最適化する手法を提案。
- UBSoft: 非有界軟質環境におけるロボットスキル学習のためのシミュレーションプラットフォームsim2real2024/11/1
軟質材料を含む広大な環境でロボットのスキル学習を可能にするため、ロボット近傍に応じて解像度を動的に変える空間適応型シミュレーションプラットフォームUBSoftを開発し、移動・操作タスクのベンチマークを構築した。
- DiffVL: 視覚言語駆動の微分可能物理による軟体操作のスケーリング軟体操作2023/12/1
非専門家が視覚と言語で指定した軟体操作タスクを、大規模言語モデルで最適化目的に変換し、微分可能物理シミュレータで解く手法を提案。
- マルチビュー画像からの3D概念学習と推論3D推論2023/3/1
マルチビュー画像から3D表現を構築し、視覚言語モデルとニューラル推論を組み合わせて3D視覚質問応答を行うフレームワークを提案し、大規模ベンチマークを構築した。
