Jincheng Yu
Tsinghua University
収録論文 18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
- LynxScenes: 屋外車輪脚ロボットの知覚・ナビゲーション・想像・再構成のための大規模実世界ベンチマークナビゲーション2026/10/13
車輪脚ロボットLYNX M20で収集した約10万クリップ・3百万フレームの大規模実世界データセットを構築し、軌道予測・BEV知覚・未来予測・3D再構成の4タスクを評価するベンチマークを提供した。
- 信念に基づく行動と必要時の知覚：断続的知覚下のナビゲーションのためのベイズ空間世界モデルナビゲーション2026/10/8
共有センサが他タスクに使われ知覚が断続的になる状況で、ベイズ空間世界モデルにより内部信念から行動し、必要な時だけ観測を要求するナビゲーション手法ALONEを提案。ドローン実験で高い成功率と極めて少ない観測頻度を実現した。
- 経験誘導による学習済みスキル合成のための開始状態探索VLA2026/10/8
凍結したVLAポリシーを新環境で使う際、過去の実行経験で候補を絞りつつ対象環境での検証を行い、少ない試行で信頼できる開始状態を発見する手法EVISを提案。
- RoboDrop: 局所勾配適合性によるVLA事後学習データのキュレーションVLA2026/9/9
VLAモデルの事後学習データに含まれる誤りを、学習中の局所勾配の適合性を指標に自動で検出・除去するデータキュレーション手法を提案。
- 停止タイミングの学習：VLAにおける内部クロスアテンション動態を用いた適応的アクションチャンキングVLA/アクションチャンキング2026/9/1
固定長のアクションチャンキングの限界を克服するため、アクションエキスパート内のクロスアテンションのエントロピー上昇を検出し、実行中に動的にチャンク長を調整するトレーニング不要の手法を提案した。
- 精度の呪い：高精度ロボット操作におけるデータスケーリング則マニピュレーション2026/7/1
ロボット操作の高精度タスクにおいて、目標精度が限界に近づくほど必要デモ数が超指数関数的に増えるスケーリング則を提案し、その限界精度がシステム全体の特性であることを示した。
- 動作焦点の潜在アクションによる人間のエゴビデオからのクロスエンボディVLA訓練VLA2026/6/1
ラベルなしの人間のエゴビデオから動作の潜在アクションを抽出し、ロボットのVLAモデルを訓練する手法を提案。シミュレーションと実環境で、わずか50トラジェクトリの適応で大規模データセットで訓練した最先端モデルと同等の性能を達成。
- STEAM: 実世界ロボット学習のための自己教師あり時間アンサンブル優位性モデリングロボット学習2026/6/1
専門家のデモからフレーム間の時間オフセットを自己教師ありで学習し、ロールアウトデータの各フレームの優位性を評価する手法を提案。混合品質データの保守的なスコアリングにより、ポリシー学習の成功率を向上させた。
- HCLM: 二足四脚ロボットによる協調ロコ操作のための階層的フレームワーク群制御2026/5/1
二足四脚ロボットのペアによる協調的な移動操作を実現する階層的フレームワークを提案。高レベルの協調推論と低レベルの堅牢な動作実行を分離し、シミュレーションと実世界での検証を行った。
- ManipArena：推論指向の汎用ロボットマニピュレーションの実世界包括評価マニピュレーション2026/3/1
実機ロボットでのマニピュレーション汎化を公平に評価するため、20タスク・1万超の専門家軌道・約188時間分のデータを備えた標準化ベンチマークを構築し、VLAやワールドアクションモデルなど7構成を比較した。
- ArtiSG: 人間の実演による関節物体操作を用いた機能的3Dシーングラフ構築シーングラフ2025/12/1
人間の操作実演から6自由度軌跡と関節軸を推定し、開語彙の階層的3Dシーングラフに組み込むことで、隠れた取っ手などの機能要素も発見できるロボット記憶を構築するフレームワーク。
- COMPASS: 能動的センシング戦略による狭所マニピュレーション計画マニピュレーション2025/9/1
狭く混雑した環境でのマニピュレーションのため、近接場スキャンで局所衝突マップを作り、情報量と操作しやすさを両立する視点を選び、障害物制約を守る操作姿勢を生成する多段階探索・操作フレームワークを提案した。
- MR-COGraphs: 3Dシーングラフによる通信効率の良いマルチロボットオープンボキャブラリマッピングシステムマルチロボットマッピング2024/12/1
物体をノード、空間隣接関係をエッジとする3DシーングラフCOGraphを構築し、特徴圧縮と復元により通信量を80%以上削減しつつ、複数ロボットの地図を統合してオープンボキャブラリなマッピングを実現した。
- 自己位置推定誤差がUAV飛行に与える影響の定量化UAVナビゲーション2024/3/1
UAVの最大安全飛行速度と自己位置推定誤差などのパラメータの関係をモデル化し、シミュレーションで検証した研究。
- ステレオV-SLAMによる点群変化検出：データセット・評価指標・ベースラインSLAM2022/7/1
ステレオカメラとIMUという低コストセンサのみで点群マップの変化を検出するフレームワークを提案し、シミュレータ上で評価用データセットと指標を構築した。
- Explore-Bench：自律探索のためのデータセット・評価指標・ベンチマーク自律探索2022/2/1
未知環境の自律探索手法を統一的に評価するため、グリッドシミュレータ・Gazebo・実機テストベッドの3層構成を持つベンチマークを構築し、探索効率と協調性の指標を提案した。
- 災害環境における航続時間制限付きマルチUAVカバレッジ計画マルチUAV経路計画2022/1/1
災害地域の事前ヒートマップを用い、限られたエネルギーで重要度の高い領域を優先的に探索するマルチエージェント航続制限付きカバレッジ経路計画問題を定式化し、衛星・航空画像による重要度ランキングに基づく経路計画アルゴリズムを提案した。
- 動的環境における自己教師あり深度・自己運動学習のための注意分離統合ネットワーク自己教師あり学習2020/11/1
注意機構でシーンの静的・動的特徴を分離統合し、動的物体を自動検出して自己教師あり深度・自己運動学習の精度を向上させる手法を提案。
