Chao Li
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
- 記憶を超えて：変化する世界での持続的ナビゲーションのための予測的4D信念ナビゲーション2026/9/30
観測が途切れても対象が移動し続ける環境で、3D物体履歴から時間インデックス付きの信念を構築し、イベント駆動フィルタで対象位置を予測・更新しながらナビゲーションする手法EvolvingNavを提案。
- UniPoint：多様な地形を歩行するヒューマノイドのための統合ポイントレベルセンサフュージョン歩行2026/9/20
LiDARと2台の深度カメラの点群を早期融合し、固定トークン数の自己注意で処理するヒューマノイド歩行ポリシーを提案。8種類の地形を単一ポリシーで走破し、実機で70cm段差や100cmギャップなどを検証した。
- EmbodiedSkills: VLAエージェントの統合フレームワークVLA2026/9/1
VLAモデルを長期的タスクに適用するための、実行提案としてのスキル判断を検証する統合フレームワークを提案。
- JailWAM: ロボット制御におけるワールドアクションモデルの脱獄安全性評価2026/4/1
ワールドアクションモデル（WAM）の安全性リスクを評価する初の脱獄フレームワークJailWAMを提案。視覚軌跡マッピングとリスク判別器、二重経路検証により、悪意ある指示による不安全なロボット動作を効率的に検出する。
- 一般化球面ニューラル演算子：グリーン関数定式化球面ニューラル演算子2025/12/11
球面グリーン関数に基づくニューラル演算子の設計枠組みを提案し、等変性と不変性を柔軟に調整できるGSNOと階層的アーキテクチャSHNetを開発した。
- シミュレーションと実環境の協調：実世界と物理エンジンによるロボットビンパッキング学習sim2real2025/11/1
物理シミュレーションと実環境フィードバックを組み合わせた強化学習で、3Dビンパッキングの崩壊率を35%削減した研究。
- MISCGrasp：マルチスケール統合と対照学習による3次元把持の強化マニピュレーション2025/7/1
複数スケールの特徴抽出と対照学習を組み合わせ、形状や大きさが異なる物体に適応する3次元把持手法を提案した。
- NeuGrasp: 背景事前分布を活用した素材非依存の物体把持検出のための汎化可能なニューラル表面再構成把持/表面再構成2025/3/1
透明・鏡面物体でも把持できるよう、背景事前分布とTransformerを組み合わせて多視点から物体表面を再構成する手法を提案し、実機・シミュレーションで従来法を上回る把持性能を示した。
- SF-TIM: 地形想像と計測を組み合わせた四足ロボットの跳躍敏捷性を高める簡易フレームワーク歩行2024/8/1
地形の想像と計測を統合した単一ポリシーで、四足ロボットの盲歩行能力を保ちつつ高所やギャップを跳び越える敏捷性を向上させ、実機でゼロショット転移を実現した。
- LIKO: 二足歩行ロボットのためのLiDAR・慣性・運動学オドメトリ状態推定2024/4/1
LiDAR・IMU・関節エンコーダを統合した拡張カルマンフィルタにより、二足歩行ロボットの足接地点を推定しつつ約1kHzの高頻度な状態推定を実現した。
- 視覚知覚と知識グラフを整合させた物体目標ナビゲーションナビゲーション2024/2/1
物体目標ナビゲーションにおいて、シーン構造を連続的にモデル化し、視覚言語事前学習で言語記述と視覚知覚を整合させることで、ゼロショットナビゲーションを可能にした手法を提案。
- A Hybrid mmWave and Camera System for Long-Range Depth Imaging2021/6/1