Ge Yang
収録論文 17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
- Neverwhere ビジュアルパルクールベンチマークスイートsim2real2026/9/14
3Dガウススプラッティングで再構成した60以上の都市シーンからなる、視覚移動制御の閉ループ評価環境を構築し、多様なデータの必要性を示した。
- Lucid-XR: ロボット操作のための拡張現実データエンジンデータ生成/操作2026/5/1
XRヘッドセット上で動作する物理シミュレーションとビデオ生成を組み合わせ、多様な合成データを生成してロボットの視覚ポリシーを訓練し、実環境へのゼロショット転移を実現する。
- ヒューマノイド方策～ヒューマン方策VLA2025/3/1
一人称視点の人間の操作データをヒューマノイドロボットの学習に活用するため、人間とロボットの状態行動空間を統合したHuman Action Transformer (HAT)を提案し、汎化性能とロバスト性を向上させた。
- Mobile-TeleVision: 予測的動作プライアによるヒューマノイド全身制御全身制御2024/12/1
上半身の精密操作をIKと動作リターゲティングで、下半身の歩行を強化学習で分離制御し、CVAEによる予測的動作プライアで両者を統合したヒューマノイド遠隔操作手法を提案。
- ExBody2: 高度で表現豊かなヒューマノイド全身制御全身制御2024/12/1
人間のモーションキャプチャとシミュレーションデータで全身追従制御器を学習し、実機に転移することで、ヒューマノイドが歩行・しゃがみ・ダンスなどの表現豊かな動きを安定して行えるようにした研究。
- 生成画像から学ぶ視覚的パルクールsim2real2024/11/1
生成モデルでロボット視点の多様な画像列を合成し、シミュレーションで訓練した四足ロボットが実世界のRGBカメラのみでゼロショットにパルクールを実行できるようにした。
- WildLMa: 実環境における長期的な移動マニピュレーション移動マニピュレーション2024/11/1
四足歩行ロボットにマニピュレータを搭載し、VR遠隔操作と模倣学習による汎用スキル、LLMプランナを組み合わせて、実世界での長期的な移動マニピュレーションを実現した研究。
- Open-TeleVision: 没入型アクティブ視覚フィードバックによる遠隔操作遠隔操作2024/7/1
操作者がロボットの周囲を立体的に知覚し、腕と手の動きがロボットに反映される没入型遠隔操作システムを提案し、2種類のヒューマノイドで模倣学習データを収集して実世界で検証した。
- モバイルマニピュレーションのための汎化可能な特徴場の学習モバイルマニピュレーション2024/3/1
移動と操作の両方に使える統一的なシーン表現として、リアルタイムで動作する汎化可能なニューラル特徴場GeFFを提案し、四足歩行ロボットで物体・部位レベルの操作と意味認識ナビゲーションを実証した。
- ヒューマノイドロボットのための表現豊かな全身制御全身制御2024/2/1
人間のモーションキャプチャデータを強化学習で模倣し、上半身は参照動作を再現しつつ下半身は速度追従に緩和することで、実機ヒューマノイドに多様で表現豊かな全身動作を実現した。
- 蒸留特徴フィールドによる少数ショット言語誘導マニピュレーションマニピュレーション2023/8/1
2D基盤モデルの意味特徴を3D蒸留特徴フィールドに統合し、自由文の言語指示で未知物体を6自由度把持・配置できる少数ショット学習手法を提案。
- 視覚移動制御のためのニューラルボリュメトリックメモリ歩行2023/4/1
単眼深度カメラを用いた脚式ロボットの不整地移動において、3D世界のSE(3)同変性を考慮した幾何学的メモリを導入し、過去の観測から足元の地形を推定する手法を提案した。
- ノイズと共に往復する：共有自律のための拡散モデル共有自律2023/2/1
拡散モデルの順方向・逆方向過程を変調することで、報酬設計やユーザ方策の事前知識を必要とせずにユーザと自律エージェントが協調制御する共有自律の新手法を提案した論文。
- 強化学習による高速移動の実現歩行2022/5/1
強化学習で訓練したニューラルネットワーク制御器をシミュレーションから実機に転移し、MIT Mini Cheetahで最大3.9m/sの高速走行と旋回を実現した。
- 潜在空間アライメントによる不変性獲得sim2real2021/12/1
未知の知覚変化に適応するため、展開時に潜在特徴の分布を訓練時の経験に合わせる教師なし適応手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- タスク情報に基づく抽象表現の学習モデルベースRL2021/6/1
報酬と相関する視覚特徴と妨害要素を分離するTIAを提案し、視覚制御タスクでの性能向上を実現した。
- 因果InfoGANによる計画可能な表現の学習表現学習・計画2018/7/1
因果InfoGANを用いて高次元観測から低次元の計画可能な表現を学習し、ロープ操作の視覚的計画を生成する手法を提案した論文。
