Chi Harold Liu
Beijing Institute of Technology
収録論文 9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
- AquaWAM: 水中ロボットのための動力学を考慮したワールドアクションモデル水中ロボティクス/World Model2026/9/27
水中ロボット特有の慣性・浮力・水流などの受動的動力学を明示的にモデル化し、視覚ではなくナビゲーション状態を予測することで、小型・高速・高成功率な行動決定を実現したワールドアクションモデル。
- 基盤モデル時代における人間中心知能：サーベイサーベイ2026/8/18
基盤モデル時代の人間中心知能について、人間を観察対象・動的アクター・状況エージェントとして捉える6層のタクソノミーを導入し、方法論、代表的手法、データセット、課題を体系的にレビューしたサーベイ論文。
- GAINS: 強化学習における不整合な人間介入信号の活用介入学習/強化学習2026/8/16
人間の介入信号の遅延や不整合性を扱うため、分布強化学習と悲観的探索を用いた介入ベースのロボット操作学習フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
- STARRY: ロボット操作のための時空間アクション中心世界モデルVLA/操作2026/4/1
将来の時空間予測とアクション生成を統一拡散プロセスで統合し、幾何学的注意変調により3次元制御を強化する世界モデル拡張型VLAポリシーを提案。
- 不完全な介入を活用する実世界強化学習マニピュレーション2025/12/1
人間の介入が常に最適とは限らない実世界ロボット操作において、状態ごとの不確実性に基づく制約付き強化学習SiLRIを提案し、介入を活用しつつ性能劣化を防ぐ。
- VLMから時間的に一貫した報酬を学習なしで生成する手法VLA2025/7/1
VLMを用いてサブゴールの状態変化を追跡し、ベイズ推定で報酬を生成することで、追加学習なしにロボット操作の強化学習を高精度化するフレームワークを提案。
- HACTS: 人間を副操縦士とするロボット学習用遠隔操作システム遠隔操作2025/3/1
ロボットアームと遠隔操作デバイスの双方向リアルタイム関節同期を実現し、人間が介入しながら修正データを収集できる低コストなシステムを開発した。模倣学習と強化学習の性能を向上させる。
- ACL-QL: オフライン強化学習のためのQ学習における適応的保守レベルオフライン強化学習2024/12/1
オフライン強化学習において、状態行動ペアごとに保守性の度合いを適応的に制御する手法ACL-QLを提案し、過度に保守的になる問題を緩和して性能を向上させた。
- Efficient Training of Generalizable Visuomotor Policies via Control-Aware Augmentation2024/1/1