Jun Yu

Harbin Institute of Technology, Shenzhen

収録論文 7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

• 変化する物体配置における生涯的小物体ナビゲーション：ベンチマークと手法
  ナビゲーション2026/10/7

  家庭内で小さな物体を継続的にナビゲートする課題LiSoNav-COLを定式化し、28シーン・45カテゴリのベンチマークLiSoNav-Evalと、視点固定メモリを用いた多視点検査手法IVAM-Navを提案した。

• 再構成は行動ではない：行動中心の潜在ダイナミクスモデリング
  VLA2026/9/14

  再構成誤差と下流性能の不一致を指摘し、行動クエリと行動トークンで行動抽出・利用を強化する軽量な潜在行動モデルACT-LAMを提案した論文。

• ShallowStream: 浅い層で索引し、深い層で答えるストリーミング動画理解
  動画理解2026/9/2

  動画ストリーミング理解の計算コストを削減するため、MLLMの浅い層でフレームの索引を構築し、質問時には浅い層の注意スコアで関連フレームを選択して深い層で回答するフレームワークを提案した。

• 見て、計画して、巻き戻す：進捗認識型視覚言語行動モデルによる堅牢なロボット操作
  マニピュレーション2026/3/1

  ロボット操作のタスク進捗を明示的なマイルストーンで測定し、失敗時に回復可能な状態へ巻き戻すことで堅牢性を高める、進捗認識型の視覚言語行動フレームワークSPRを提案した。

• ガイド付き自己注意行動クローニングによる軟体物操作スキルの汎化学習
  マニピュレーション2024/10/1

  点群から意味特徴を抽出し、ガイド付き自己注意と二段階ファインチューニングで軟体物の操作スキルを汎化可能に学習する行動クローニング方策を提案した。

• 軽量ニューラル経路計画
  経路計画2023/7/1

  二重入力ネットワークとハイブリッドサンプラーを用いた軽量なニューラル経路計画手法を提案し、低リソースロボットでも高精度かつ高速な計画を実現した。

• RoboDepthチャレンジ：ロバストな深度推定に向けた手法と進歩
  深度推定2023/7/1

  悪天候やセンサ故障などに対応するロバストな深度推定を競うRoboDepthチャレンジの優勝解法をまとめ、空間・周波数領域の拡張や拡散モデルなど多様な手法を分析した。