Haonan Wang

Sharpa Robotics

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

• 意味的に整合した潜在行動による身体性基盤モデルの二軸スケーリング
  VLA2026/11/12

  人間とロボットの動画クリップの言語記述から意味的類似度を推定し、対応付けなしで潜在行動空間を整合させるSALAを提案。人間動画とロボット動画の両方で基盤モデルを学習でき、二軸のスケーリングを可能にする。

• DexForesight：暗黙的な空間予測で器用把持ポリシーを接地する
  マニピュレーション2026/11/8

  オフラインの深度・手形状・軌道から行動条件付き空間ワールドモデルを学習し、その予測表現をポリシーの潜在空間に蒸留することで、展開時はRGBのみで器用操作を実現する手法。

• 政策不確実性を活用した効率的なワールドモデルベースVLA政策最適化のための優先ロールアウト
  VLA2026/9/19

  VLA政策の強化学習において、政策の不確実性が高い状態に優先的にモデルロールアウトを割り当てる軽量サンプリング層U-GROWを提案し、シミュレーションと実機のマニピュレーションタスクで効率と有効性を示した。

• 予測に基づくサブゴール生成による長期タスク解決のためのAnticipation-VLA
  VLA2026/5/1

  長期にわたるロボットタスクを解決するため、タスクの進行に応じて適応的にサブゴールを生成する予測モデルを導入し、階層型VLAモデルを提案した。

• 視覚言語行動モデルのための実用的な世界モデルベース強化学習に向けて
  VLA2026/3/1

  VLAモデルの強化学習を実世界ではなく世界モデル内で行う枠組みVLA-MBPOを提案し、マルチビュー整合性と誤差蓄積を抑える設計で性能とサンプル効率を改善した。

• 自律ロボットのための適応的経路計画：UCH強化Q学習アプローチ
  経路計画2025/1/1

  Qテーブル初期化を最適化するPACOと、動的調整パラメータを持つUCH機構で報酬関数を改善し、Q学習の探索効率と収束速度を高めるIQLフレームワークを提案した。