Anqi Li

収録論文 26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

• TANGO: 雑然環境における全身視覚言語行動モデルを用いた人型ロボットナビゲーション
  ナビゲーション2026/9/8

  雑然とした屋内環境での人型ロボットナビゲーションを、言語指示と視覚情報から全身の関節動作を直接予測するフレームワークTANGOを提案。シミュレーションで学習し、実機にゼロショット適用可能。

• SPAN-Nav: 多様な視覚言語ナビゲーションのための汎用空間認識
  VLA2026/3/1

  RGB動画から占有予測で空間事前知識を学習し、単一トークンで空間手がかりを行動推論に注入する視覚言語ナビゲーション基盤モデルを提案。

• Robometer：軌道比較による汎用ロボット報酬モデルのスケーリング
  報酬モデリング2026/3/1

  軌道内の進捗監督と軌道間の選好監督を組み合わせた報酬モデルを提案し、100万軌道のデータセットで学習することで、汎用性の高い報酬関数を実現した。

• 言った通りに動け：実行時推論・行動整合性検証による視覚言語行動モデルの誘導
  VLA2025/10/1

  推論型VLAモデルが生成するテキスト計画と実際の行動の不一致を実行時に検証し、シミュレーションとVLMで計画に最も合致する行動を選ぶことで、再学習なしにOOD環境でのロバスト性と新規行動の合成を実現した。

• UrbanVLA：都市マイクロモビリティのための視覚-言語-行動モデル
  VLA2025/10/1

  都市環境での配達ロボットなどのナビゲーションに向け、経路指示と視覚情報を統合して行動を計画するVLAフレームワークを提案し、シミュレーションと実世界データで二段階学習することで大規模都市ナビゲーションを実現した。

• 身体性ナビゲーション基盤モデル
  ナビゲーション基盤モデル2025/9/1

  四足歩行・ドローン・車輪ロボット・車両にまたがる800万件のナビゲーションサンプルで学習し、視覚言語ナビゲーションや物体探索、追跡、自動運転など多様なタスクを単一アーキテクチャでこなす基盤モデルを提案。

• PEEK: ロボットマニピュレーションポリシーのゼロショット汎化のための誘導と最小画像表現
  マニピュレーション2025/9/1

  VLMを使ってエンドエフェクタ経路とタスク関連マスクを予測し、ポリシーに必要な最小限の手がかりを与えることで、シミュレーションのみで訓練したポリシーの実世界ゼロショット汎化を大幅に向上させる手法を提案。

• TrackVLA: 実環境における身体性視覚追跡
  VLA2025/5/1

  視覚と言語と行動を統合したVLAモデルで、対象認識と軌道計画を同時に学習し、遮蔽や動きの激しい実環境でも10FPSで頑健に目標を追跡する。

• HAMSTER: オープンワールドロボット操作のための階層型行動モデル
  VLA2025/2/1

  高レベルVLMが粗い2D経路を予測し、低レベル3D制御ポリシーが精密操作を行う階層型VLAモデルを提案。非ドメインデータを活用し、実機でのオープンワールド汎化を実現する。

• 物理AIのためのCosmos世界基盤モデルプラットフォーム
  世界モデル2025/1/1

  物理AI開発者向けに、カスタマイズ可能な世界モデルを構築するための基盤モデル・動画キュレーション・トークナイザを提供するオープンソースプラットフォーム。

• Model Predictive Control for Aggressive Driving Over Uneven Terrain
  2023/11/1
• TerrainNet: Visual Modeling of Complex Terrain for High-speed, Off-road Navigation
  2023/3/1
• Geometric Fabrics: Generalizing Classical Mechanics to Capture the Physics of Behavior
  2021/9/1
• Composable Energy Policies for Reactive Motion Generation and Reinforcement Learning
  2021/5/1
• Imitation Learning via Simultaneous Optimization of Policies and Auxiliary Trajectories
  2021/5/1
• RMP2: A Structured Composable Policy Class for Robot Learning
  2021/3/1
• Towards Coordinated Robot Motions: End-to-End Learning of Motion Policies on Transform Trees
  2020/12/1
• Optimization Fabrics for Behavioral Design
  2020/10/1
• Generalized Nonlinear and Finsler Geometry for Robotics
  2020/10/1
• Geometric Fabrics for the Acceleration-based Design of Robotic Motion
  2020/10/1
• Optimization Fabrics
  2020/8/1
• Euclideanizing Flows: Diffeomorphic Reduction for Learning Stable Dynamical Systems
  2020/5/1
• Inferring and Learning Multi-Robot Policies by Observing an Expert
  2019/9/1
• A Sequential Composition Framework for Coordinating Multi-Robot Behaviors
  2019/7/1
• Stable, Concurrent Controller Composition for Multi-Objective Robotic Tasks
  2019/3/1
• Multi-Objective Policy Generation for Multi-Robot Systems Using Riemannian Motion Policies
  2019/2/1