Chuyuan Fu
収録論文 14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
- BPP: 重要な履歴フレームに注目した長文脈ロボット模倣学習模倣学習2026/2/1
視覚言語モデルで検出したタスクに関連するキーフレームのみを条件とすることで、履歴に依存するロボットタスクの模倣学習を安定化させ、実世界タスクで成功率を大幅に向上させた。
- Gemini Robotics 1.5：高度な身体性推論・思考・動作転移で汎用ロボットの最前線を押し広げるVLA2025/10/1
異種ロボットデータから学ぶ動作転移機構と自然言語での多段階推論を組み合わせたVLAモデルと、身体性推論に特化したモデルを発表し、複雑な多段階タスクの実行と解釈性を向上させた。
- Gemini Robotics：AIを物理世界へVLA2025/3/1
Gemini 2.0を基盤に、ロボットを直接制御できる汎用VLAモデル「Gemini Robotics」と、空間・時間理解を強化した推論モデル「Gemini Robotics-ER」を提案した論文。
- RoPEを超えて：STRINGによる2D・3D位置エンコーディングの改善VLA2025/2/1
大規模言語モデルで広く使われるRotary Position Encodingsを統一的な理論枠組みで拡張し、任意次元のトークン座標に対して厳密な並進不変性を保ちつつ低計算コストで2D・3D位置エンコーディングを実現するSTRINGを提案。Vision Transformerに統合し、オープンボキャブラリ物体検出やロボティクス制御で性能向上を示した。
- 視覚言語モデルは文脈内価値学習器であるVLA2024/11/1
視覚言語モデルにシャッフルした動画フレームの時系列順序を予測させることで、ロボットやタスク固有の訓練なしに300以上の実世界タスクの進捗を推定できる汎用価値関数を実現した。
- 実世界ロボットマニピュレーションポリシーのシミュレーション評価sim2real2024/5/1
実環境とシミュレーションの制御・視覚ギャップを緩和し、実機セットアップに対応した評価環境SIMPLERを構築。実機とシミュレーションの性能が強く相関することを示した。
- RT-Trajectory: 軌道スケッチによるロボットタスクの汎化VLA2023/11/1
タスクを粗い軌道スケッチで表現し、それを条件にロボット方策を制御することで、言語条件付けでは難しい新規タスクへの汎化を実現する手法を提案。
- Open X-Embodiment: ロボット学習データセットとRT-XモデルVLA2023/10/1
21機関・22種のロボットからなる大規模データセットを構築し、異なるロボットやタスクに適応できる汎用ロボット方策RT-Xを学習した研究。
- RT-2: 視覚言語行動モデルによるウェブ知識のロボット制御への転移VLA2023/7/1
ウェブ規模の視覚言語モデルをロボット軌道データと共にファインチューニングし、行動をテキストトークンとして扱うことで、未知物体への汎化や意味的推論を可能にするVLAモデルRT-2を提案した。
- 言語から報酬へ：ロボットスキル合成の新パラダイムVLA2023/6/1
大規模言語モデルに報酬関数のパラメータを生成させ、それをリアルタイム最適化器で最適化することで、言語指示から多様なロボット動作を実現する手法を提案。
- 学習ロボットの設計：タスク性能と学習効率を高める形態最適化形態最適化2023/3/1
知覚・ハードウェア・タスク要件の相互作用を考慮し、ロボットの形態を包括的に最適化する手法を提案。MAGICコントローラとPRISM学習フレームワークにより、様々なマニピュレーションタスクで性能が15〜20%向上し、人間設計の形態と同等の性能を25倍少ないデータで達成。
- Midas: 交差のない摩擦接触を実現する多関節ロボティクスシミュレータsim2real2022/10/1
IPCモデルに基づき、交差のない安定した摩擦接触を保証するロボティクスシミュレータMidasを開発し、高精度タスクでの検証と強化学習によるペグ挿入タスクへの応用を示した。
- 言う通りでなく、できる通りに：ロボットのアフォーダンスに言語を接地するVLA2022/4/1
大規模言語モデルの高レベル知識と事前学習済みスキルの価値関数を組み合わせ、実世界で実行可能な行動に言語を接地させる手法を提案し、実機タスクで有効性を示した。
- 接触を考慮したオンライン文脈推論による汎化可能な非平面押し操作マニピュレーション2020/11/1
接触リッチな相互作用から動特性の文脈埋め込みをオンラインで推定する深層強化学習手法COCOIを提案し、物体を直立させたまま目標位置へ押す非平面押しタスクでシミュレーションと実機転移の有効性を示した。
