Ruipu Wu

収録論文 3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

• フリート経験から学ぶ：ロボットの集合学習パラダイム
  マニピュレーション2026/10/19

  配備中のロボット群が実行経験を共有し、失敗文脈から成功軌道を検索して方策を更新する集合経験学習（CEL）を提案。実世界5タスクで93.3〜99.2%の成功率を達成した。

• BEE: 視覚言語行動モデルを用いた介入適応型実世界強化学習
  VLA2026/9/23

  凍結したVLAモデルに対し、人間の修正を行動次元ごとの信頼度に応じた制約として扱うことで、実機でのオンライン強化学習を効率化する手法を提案。

• EVA-Client: 実ロボット上の身体化ポリシーのための統合データ収集・推論・展開フレームワーク
  マニピュレーション2026/7/1

  実ロボットで学習済み操作ポリシーを展開・評価・データ収集するためのオープンソースフレームワークを提案。コンポーネント分離アーキテクチャとデバッグ/収集/評価ワークフローを備え、評価がそのまま次の学習用データ収集になる。