Yuchen Cui
University of California, Los Angeles
収録論文 28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
- 行動前に言い換えよ：視覚言語行動モデルにおける言語感度の特性評価と緩和VLA2026/10/7
VLAモデルが指示の言い回しに敏感であることを統計的に示し、LLMで抽出した言い換えルールを適用することで再学習なしに性能を改善する手法を提案。
- 見える触覚：視覚運動ポリシーのための接触情報レンダリング触覚2026/9/12
接触信号をシーンと同じ画像空間に描画することで、アーキテクチャ変更なしに視覚ベースのポリシーへ触覚情報を統合し、低コスト磁気センサとともに操作性能を向上させた研究。
- Meta-Ctrl: 構文制約と意味制約の分離による保証付きプラン生成プランニング2026/8/23
LLMが生成するロボットのプランが構文・意味制約を必ず満たすようにする制約付きデコーディング手法を提案。メタトークン導入でメモリ消費を大幅削減し、小型モデルでもGPT-4を超える性能を実現。
- FetchMan: シミュレーション経験から学ぶ視覚的ヒューマノイド移動操作ポリシー移動操作/sim2real2026/8/17
シミュレーションで合成デモをクローンするだけでは性能が頭打ちになることを発見し、強化学習とFlow-GRPOによる微調整を組み合わせたエンドツーエンドのsim-to-realパイプラインを構築。実機Unitree G1で未見シーンへのゼロショット到達・把持を73.3%の成功率で達成した。
- DexDirect: 直接運動感覚アームガイダンスによる効率的な巧緻操作デモ収集デモ収集/巧緻操作2026/7/1
重力補償されたロボットアームを直接操作し、ウェブカメラで手の動きをロボットハンドにリターゲットすることで、低コストかつ高効率に巧緻操作のデモを収集する手法を提案。
- 近接状態ナッジング：AI支援による技能萎縮の軽減共有自律/技能学習2026/5/1
AI支援下での技能低下を防ぐため、学習しやすい状態へユーザーを誘導する共有自律アルゴリズムを提案し、シミュレーションと人間実験で効果を実証した。
- 最良から学ぶ：模倣学習におけるデータ品質のための滑らかさ駆動メトリクス模倣学習2026/4/1
軌道の滑らかさに基づいてデモンストレーションをスコアリングする軽量フレームワークRINSEを提案し、データ品質の低い軌道をフィルタリングすることで模倣学習の性能を向上させる。
- DexEXO: 装着性最優先の巧手用外骨格によるオペレータ非依存のデモ収集と学習外骨格/データ収集/模倣学習2026/3/1
装着性とハードウェアレベルの身体性一致を優先した手用外骨格を開発し、多様なオペレータからの高品質デモ収集を容易にし、視覚的観察のみで競争力のあるポリシー学習を実現した。
- TeleDex: 手軽に使える巧みな遠隔操作遠隔操作2026/3/1
スマートフォンを使って、ロボットの手やアームを直感的に遠隔操作できるオープンソースシステムを提案。外部機器なしで手の動きを推定し、デモ収集を容易にする。
- DiSCo: 共有自律のための拡散シーケンスコパイロット共有自律制御2026/3/1
共有自律制御において、拡散ポリシーを用いてユーザーの行動履歴に整合する行動シーケンスを計画する手法DiSCoを提案し、シミュレーションの運転・ロボットアームタスクで性能を向上させた。
- MolmoSpaces：ロボットナビゲーションとマニピュレーションのための大規模オープンエコシステムsim2real2026/2/1
23万以上の多様な屋内環境と13万の物体アセットを備え、MuJoCoやIsaacなど複数シミュレータで使えるオープンなロボットベンチマーク基盤を構築し、実機との高い相関を示した。
- WHED: 自然で高品質な実演収集のためのウェアラブルハンド外骨格マニピュレーション2026/2/1
多指ハンドの巧みな操作を学習するための、自然で高品質な人間の実演を収集するウェアラブル外骨格システムWHEDを提案。装着性を重視し、親指の自然な動きを保ちつつロボットへのマッピングを可能にし、関節エンコーダ・ARによる手先姿勢・視覚を同期するデータパイプラインを構築した。
- 視線で意図を読む：基盤モデルによる注視誘導型ロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/1/1
自己中心視点の視線追跡と視覚言語モデルを組み合わせ、ユーザーの注視から意図を推論して卓上マニピュレーションを自律実行するシステムGAMMAを提案した。
- TRACE: アフォーダンス座標抽出のためのテキスト推論VLA2025/11/1
視覚言語モデルにテキスト形式の推論連鎖を組み込み、指示からロボット操作に必要な空間アフォーダンス座標を高精度に予測する手法を提案。
- Casper: 視覚言語モデルによる多様な意図推論を実現する支援型遠隔操作遠隔操作2025/6/1
視覚言語モデルの常識知識を活用し、ユーザーの操作入力から多様な意図をリアルタイムに推論して、長期的な移動マニピュレーション作業を支援する遠隔操作システムを提案した。
- ロボットの訓練方法：模倣学習におけるデモンストレーション手法の影響模倣学習2025/3/1
キネステティック教示・VRコントローラ・スペースマウスの3つのデモ手法を比較し、キネステティックが最も直感的で学習性能も高いが、大規模収集には不向きであることを示し、少数のキネステティックと遠隔操作を混ぜる収集法を提案した。
- 共有自律性による近接発達領域に基づく個別指導教育・共有自律性2025/2/1
共有自律性を活用して学生の近接発達領域を推定し、個別化されたカリキュラムを設計するZ-COACHを提案し、自動運転シミュレータでの高速レース指導で有効性を示した。
- FlowRetrieval: フロー誘導型データ検索による少数ショット模倣学習模倣学習2024/8/1
オプティカルフローで動作の類似性を測り、他タスクのデータから関連動作を検索して少数ショット模倣学習を強化する手法を提案。
- 言語訂正からロボット操作のための汎化可能な知識を蒸留・検索する手法VLA2023/11/1
大規模言語モデルを用いて、人間の言語による訂正フィードバックから汎化可能な知識を蒸留し、新しい環境で関連する経験を検索してロボット操作の性能を向上させるシステムDROCを提案した。
- Open X-Embodiment: ロボット学習データセットとRT-XモデルVLA2023/10/1
21機関・22種のロボットからなる大規模データセットを構築し、異なるロボットやタスクに適応できる汎用ロボット方策RT-Xを学習した研究。
- ジェスチャー情報に基づく基盤モデルを用いたロボット支援VLA2023/9/1
大規模言語モデルを活用し、指差しなどのジェスチャーと指示を柔軟に解釈して人間の意図を推論するロボット協調フレームワークGIRAFを提案。
- 模倣学習におけるデータ品質の形式化模倣学習2023/6/1
模倣学習のデータ品質を分布シフトの観点から定式化し、行動の乖離と遷移の多様性という2つの基本特性を提案した研究。
- HYDRA: 模倣学習のためのハイブリッドロボット行動模倣学習2023/6/1
高レベルウェイポイントと低レベル行動を組み合わせたハイブリッド行動空間を動的に切り替えることで、模倣学習の分布シフトを抑え、長期的な実世界タスクの成功率を向上させた。
- 「違う、右だ」—共有自律によるロボット操作のためのオンライン言語修正マニピュレーション2023/1/1
自然言語による修正指示をオンラインで取り込み、共有自律の枠組みでロボットアームを操作するLILACを提案。少数の実演で複雑な操作タスクを高精度に達成できることをユーザ研究で示した。
- マスク付き模倣学習：マルチモーダル実演における環境不変モダリティの発見模倣学習2022/9/1
マルチモーダルな実演データから、意思決定に不要で環境間で分布が変わるモダリティを二値マスクと二段階最適化で自動的に除外し、環境に依存しない制御方策を学習する手法を提案。
- 基盤モデルはロボットマニピュレーションのゼロショットタスク指定ができるか？VLA2022/4/1
インターネット画像・手描きスケッチ・言語文といった多様な目標指定に対し、大規模事前学習モデル（基盤モデル）がゼロショットでロボット操作タスクを指定できるかをシミュレーションと実世界データで検証した。
- 暗黙的な人間フィードバックからのタスク学習フレームワークEMPATHICヒューマンフィードバック学習2020/9/1
人間の表情や身振りなどの暗黙的フィードバックを報酬や優位性といったタスク統計量に変換し、それを用いてエージェントのタスク学習を行う2段階フレームワークを提案した論文。
- 不確実性を考慮したデータ集約による深層模倣学習模倣学習2019/5/1
Monte Carlo Dropoutで制御出力の不確実性を見積もり、自信がない状態だけを選んで専門家のデータを集めることで、自動運転などの模倣学習を効率よく改善する手法を提案した。
