Xuning Yang
NVIDIA
収録論文 14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
- PROBE: VLMエージェントによる操作基盤の視覚質問応答VQA/操作計画2026/8/17
ロボットが隠れた物体を探すために操作が必要な動的シーンでの視覚質問応答（MG-VQA）を提案し、シミュレータとベンチマークを構築、VLMエージェントの性能を評価・微調整する手法を示した。
- Cosmos 3: 物理AIのための全モーダル世界モデルVLA2026/6/1
言語、画像、動画、音声、行動を統一的に扱う全モーダル世界モデルを提案し、理解・生成タスクでSOTAを達成した。
- VoLo: オープン語彙の長期的操作のための物理オーケストレータ操作/VLA2026/6/1
VLMがロボットの多様な能力を中断可能なツールとして統合し、長期的な操作タスクを計画・実行・監視・回復するエージェントループを提案。高忠実度ベンチマークRoboVoLoで評価し、既存手法を上回る性能を実証。
- 解像度に不変な適応的体積力学特性フィールド物理シミュレーション2026/6/1
3Dオブジェクトのヤング率やポアソン比などの力学特性を、入力形状に応じて適応的なボクセル構造で高解像度に推定する手法を提案。従来法より16倍高い解像度で、より正確かつ効率的にシミュレーション用アセットを生成できる。
- RoboLab: タスク汎用ポリシー解析のための高忠実度シミュレーションベンチマークベンチマーク2026/4/1
ロボット基盤モデルの真の汎化性能を評価するため、高忠実度シミュレーション環境でタスク生成と系統的解析を可能にするRoboLabフレームワークと、120タスクからなるRoboLab-120ベンチマークを提案した。
- 強化学習で獲得した両腕ロボットスキルの計画とスケジューリングマニピュレーション2025/10/1
強化学習で訓練した単腕・両腕のプリミティブスキルをライブラリ化し、Transformerベースのプランナがスキルの離散的なスケジュールと連続パラメータを同時予測することで、長期的な接触を伴う両腕マニピュレーションを効率的に計画する階層的フレームワークを提案した。
- VLA-0: ゼロ改変で最先端のVLAを構築するVLA2025/10/1
ロボット操作のための視覚-言語-行動モデルにおいて、行動をテキストとして直接表現する最も単純な戦略を検証し、複雑な手法を上回る性能を達成した。
- Sim-to-Real転送のためのロボット政策評価：ベンチマークの視点sim2real2025/8/1
本論文は、汎用ロボットマニピュレーション政策のsim-to-real転送を目的としたベンチマーク設計の課題と要件を議論し、高視覚忠実度シミュレーションの活用、タスク複雑性とシナリオ摂動を段階的に増やす評価、実世界性能とシミュレーション性能の整合性の定量化を提案する。
- RoboArena：汎用ロボットポリシーの分散型実世界評価ロボット評価/ベンチマーク2025/6/1
評価者ネットワークが自由にタスクと環境を選び、ペア比較の二重盲検評価を集約することで、汎用ロボットポリシーをスケーラブルかつ公平にランキングする手法を提案し、7機関・600以上の実機評価で有効性を示した。
- Aim My Robot: 任意の物体への高精度ローカルナビゲーションナビゲーション2024/11/1
ロボットが近傍の任意の物体に対してセンチメートル精度で所望の相対姿勢に到達できるローカルナビゲーションシステムAMRを開発し、シミュレーションで大規模学習してsim2real転移を実現した。
- 人間との対話による推論時ポリシーステアリングVLA2024/11/1
事前学習済みの生成ポリシーを微調整せずに、人間の介入でサンプリング過程をバイアスし、意図に沿った行動を引き出す枠組みを提案。
- clutter環境におけるテレオペレーションのための高速明示的入力支援テレオペレーション2024/2/1
ロボット遠隔操作において、エンドエフェクタで目標を明示的に指し示す新しい支援インターフェースを提案し、暗黙的な意図推定支援と比較して、操作者の好みや作業負荷の低減、ピック失敗の減少を示した。
- 自律飛行のための衝突直前監視と安全停止介入システム衝突回避2022/6/1
飛行ロボットの安全性を常時監視し、衝突が迫ると観測地図内で安全に停止できる軌道を計画するシステムを提案し、実機・シミュレーションで90%以上の衝突回避率を示した。
- 遠隔操作と衝突回避を備えたマルチロータの高速ビジョンベース飛行飛行ロボティクス2019/5/1
視覚慣性推定と遠隔操作を統合し、GPSのない障害物環境で10m/sの安全な遠隔操作と12m/s超の自律飛行を実現した。
