Chris Xiaoxuan Lu

University College London

収録論文 34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

• 視覚言語行動モデルの連合ファインチューニングに関する実証研究とオープンテストベッド
  VLA2026/9/19

  事前学習済みVLAモデルを連合学習でファインチューニングする際の設計選択を体系的に検証し、シミュレーションと実機実験を通じて知見と課題を明らかにした。

• 見ることは信じることではない：ロボティクスにおける物理とデジタルの信頼境界を破る
  セキュリティ2026/9/8

  ROS 2の深刻な脆弱性を発見し、環境変数を変更するだけでテレメトリと制御信号を傍受・注入できることを示した。物理ロボットを乗っ取り、偽のテレメトリで検証者を欺く攻撃を実証した。

• 視覚言語行動モデルにおける宣言的知識と手続き的知識の分離
  VLA2026/6/1

  ロボットの模倣学習において、物体の概念（宣言的知識）と操作方法（手続き的知識）を分離できないことが汎化の妨げとなっている。本論文では、情報の流れを再構成した新しいVLAモデルw²VLAを提案し、モジュール化により知識を分離してゼロショット転移を可能にする。

• 注意的特徴集約：ロバスト性を気にせずタスク関連の視覚手がかりに注目する方策
  VLA2025/11/1

  事前学習済み視覚表現を用いた視覚運動方策において、タスク無関係な情報を無視する軽量な注意的特徴集約機構を提案し、視覚的摂動に対するロバスト性を向上させた。

• VISC: 普及型視覚慣性センサによるmmWaveレーダのシーンフロー推定
  シーンフロー推定2025/7/1

  高価なLiDARの代わりに普及している視覚慣性センサのデータを教師信号として、mmWaveレーダのシーンフロー推定を学習するフレームワークを提案。煙環境でもLiDARを用いる最先端手法を上回る性能を実現した。

• Fast ECoT: 思考の再利用による効率的な身体性Chain-of-Thought推論
  VLA2025/6/1

  VLAモデルの身体性Chain-of-Thought推論を、高レベル推論のキャッシュ・再利用とモジュール推論の並列生成により高速化し、学習不要でリアルタイム動作に近づけた手法。

• 時間的絡み合いの罠：視覚運動ポリシー学習における事前学習済み視覚表現の活用
  VLA2025/2/1

  事前学習済み視覚表現を逐次意思決定に使うと時間的絡み合いが生じる問題を指摘し、その影響を定量化して、絡み合いを解く簡単なベースラインを提案した論文。

• RadarOcc: 4Dイメージングレーダによる堅牢な3D占有予測
  3D占有予測/レーダ2024/5/1

  4Dレーダのテンソルを直接処理し、ドップラービン記述子や球面特徴符号化を用いて悪天候下でも高精度な3D占有予測を実現した手法。

• クリックで掴む：視覚拡散記述子によるゼロショット精密マニピュレーション
  マニピュレーション2024/3/1

  テキスト画像拡散モデルを活用し、ユーザーが指定した画像上のクリック位置に対応する対象物の部位を別シーンでゼロショットに把持する手法を提案。

• RaTrack: Moving Object Detection and Tracking with 4D Radar Point Cloud
  2023/9/1
• Robust 3D Object Detection from LiDAR-Radar Point Clouds via Cross-Modal Feature Augmentation
  2023/9/1
• Robust Human Detection under Visual Degradation via Thermal and mmWave Radar Fusion
  2023/7/1
• Hidden Gems: 4D Radar Scene Flow Learning Using Cross-Modal Supervision
  2023/3/1
• Uncertainty Estimation for 3D Dense Prediction via Cross-Point Embeddings
  2022/9/1
• OdomBeyondVision: An Indoor Multi-modal Multi-platform Odometry Dataset Beyond the Visible Spectrum
  2022/6/1
• STUN: Self-Teaching Uncertainty Estimation for Place Recognition
  2022/3/1
• Self-Supervised Scene Flow Estimation with 4-D Automotive Radar
  2022/3/1
• DC-Loc: Accurate Automotive Radar Based Metric Localization with Explicit Doppler Compensation
  2021/12/1
• Deep Odometry Systems on Edge with EKF-LoRa Backend for Real-Time Positioning in Adverse Environment
  2021/12/1
• Multiagent Model-based Credit Assignment for Continuous Control
  2021/12/1
• AutoPlace: Robust Place Recognition with Single-chip Automotive Radar
  2021/9/1
• Graph-based Thermal-Inertial SLAM with Probabilistic Neural Networks
  2021/4/1
• 3-D Motion Capture of an Unmodified Drone with Single-chip Millimeter Wave Radar
  2020/11/1
• Demo Abstract: Indoor Positioning System in Visually-Degraded Environments with Millimetre-Wave Radar and Inertial Sensors
  2020/10/1
• milliEgo: Single-chip mmWave Radar Aided Egomotion Estimation via Deep Sensor Fusion
  2020/6/1
• A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age of Spatial Machine Intelligence
  2020/6/1
• Deep Learning based Pedestrian Inertial Navigation: Methods, Dataset and On-Device Inference
  2020/1/1
• Learning Selective Sensor Fusion for States Estimation
  2019/12/1
• DeepTIO: A Deep Thermal-Inertial Odometry with Visual Hallucination
  2019/9/1
• Milli-RIO: Ego-Motion Estimation with Low-Cost Millimetre-Wave Radar
  2019/9/1
• DynaNet: Neural Kalman Dynamical Model for Motion Estimation and Prediction
  2019/8/1
• Selective Sensor Fusion for Neural Visual-Inertial Odometry
  2019/3/1
• Transferring Physical Motion Between Domains for Neural Inertial Tracking
  2018/10/1
• OxIOD: The Dataset for Deep Inertial Odometry
  2018/9/1