Yi Han
Beihang University
収録論文 12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
- モデルはどこで動かすべきか？6G時代の身体性知能のための協調推論フレームワーク協調推論2026/11/7
エッジがモデル分割と実行を調整するエッジ中心の協調推論フレームワークを提案し、WiFi/5G環境でResNetやVLAモデルの最適分割点を実験的に明らかにした。
- ヒューマノイドの反復計画・制御フレームワークHIPCヒューマノイド制御2026/10/30
生成モデルと運動追従を統合し、実状態フィードバックによる分布ずれを抑えつつリアルタイムで計画・制御するヒューマノイド向けフレームワークを提案。
- 方策メモリを通した誤差逆伝播はいつ重要か？物理的クレジット・最適化更新・可観測性強化学習/制御2026/9/27
メモリ付き方策の学習で、記憶履歴への逆伝播を打ち切る影響を、勾配・最適化更新・追従性能の観点から分析した研究。
- ActiveArena：ロボットマニピュレーションにおける能動的知覚のベンチマークと理解VLA2026/9/21
能動的知覚と操作を評価するためのシミュレータと35タスクのベンチマーク、および13種のVLA構成を提案し、記憶管理やOOD汎化の要因を分析した。
- SaPaVe: ロボットの視覚言語行動モデルにおける能動的知覚と操作の実現VLA/能動的知覚/操作2026/3/1
能動的知覚と操作を統合するエンドツーエンドフレームワークSaPaVeを提案し、カメラと操作の行動を分離しつつ協調学習することで、動的視点下でのロバストな能動的操作を実現した。
- RoboBrain 2.5：奥行きを見据え、時間を心に刻むVLA2026/1/1
深度認識に基づく3D空間推論と、時間的な進捗予測を統合した次世代の身体性AI基盤モデルを提案し、複雑なマニピュレーションの精度と実行認識を向上させた。
- ロボティクスのための視覚言語モデルにおける推論を伴う空間トレースに向けてVLA2025/12/1
3D空間の参照と計測を統合したVLM「RoboTracer」を提案し、強化学習による多段階の空間推論を実現。大規模データセットとベンチマークも構築し、ロボットの長期的タスク実行に応用した。
- TIGeR: ロボティクス向け視覚言語モデルにおけるツール統合幾何推論VLA2025/10/1
視覚言語モデルに外部ツールで正確な幾何計算を生成・実行させる枠組みを提案し、ロボット操作に必要なセンチメートル精度を実現した。
- RoboBrain 2.0 技術報告VLA2025/7/1
視覚と言語を統合し、実環境での知覚・推論・計画を担う具現化基盤モデルRoboBrain 2.0を提案。7Bと32Bの2種類で、空間理解や時系列意思決定タスクで高い性能を示す。
- RoboRefer: ロボティクス向け視覚言語モデルにおける推論を伴う空間指示VLA2025/6/1
3D空間理解と多段階推論を可能にする視覚言語モデルRoboReferを提案し、大規模データセットRefSpatialとベンチマークRefSpatial-Benchを導入して、空間指示タスクで最先端性能を達成した。
- 形状事前分布で強化したNeRFによる透明物体把持マニピュレーション2025/4/1
NeRFで透明物体の3D情報を再構成し、形状事前分布による補完と姿勢推定で不完全な部分を補って、実環境での把持予測を実現した。
- 粗密最適化による時空間キーフレーム制御の交通流シミュレーション交通流シミュレーション2022/9/1
時空間キーフレームを用いて車両の動きを制御し、粗い探索と詳細な最適化を組み合わせて自然な交通軌道を生成する手法を提案する。
