Haoyu Li
収録論文 13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
- CoPRE: 低コストロボットアームの固有感覚接触検出感度の向上触覚2026/9/23
力覚センサなしで固有感覚のみから接触を検出する手法CoPREを提案し、低コストアームでの検出感度を大幅に改善した。
- FRAMES: ヒューマノイド移動操作のための失敗回復とモニタリングヒューマノイド移動操作2026/9/18
ヒューマノイドの移動操作において、LLMプランナーとVLMモニターを組み合わせ、失敗を検知して回復する監視フレームワークを提案。MuJoCoで監視モジュールの精度94%を達成。
- GRAVA: 自動運転のための接地推論から行動への表現と学習VLA2026/9/14
自動運転VLAモデルにおいて、推論を物理的な場面証拠に接地させ、実行可能な行動と結びつけるGRAフレームワークを提案し、NAVSIMベンチマークで最先端性能を達成した。
- 構造化シーン知識と検証可能な推論-行動整合性を備えた自動運転のための認知デュアルプロセス計画自動運転計画2026/7/1
自動運転の高次計画のため、構造化チェーン・オブ・ソート（S-CoT）スキーマと軽量なシーン複雑度推定に基づくデュアルプロセス計画フレームワークを提案し、ルーチンシーンでは高速なメタアクション予測、複雑シーンでは構造化推論とルールベース検証による報酬を用いた強化学習で計画精度を向上させた。
- PhysGraph: 物理を考慮した3Dシーングラフによる知覚と推論シーングラフ/物理推論2026/6/7
RGB-D観測から物体の3D形状と物理特性（質量・関節構造など）を推定し、物理的に一貫したシーングラフを構築するフレームワークを提案。下流タスクとしてアフォーダンス予測や実-to-シミュレーション転送を実証した。
- 制御とニューラルネットワーク検証器α,β-CROWNを橋渡しする：チュートリアル検証2026/5/26
本論文は、制御系の安全性や安定性を形式的に検証するために、ニューラルネットワーク検証器α,β-CROWNを活用する統一フレームワークを解説するチュートリアルである。
- Any-ttach: 素早いエンドエフェクタ交換による簡素さと器用な操作の実現マニピュレーション2026/5/1
複雑な多指ハンドではなく、低コストな自動交換機構とタスク計画を組み合わせ、ツールを素早く交換することで多様な操作スキルを実現するフレームワークを提案した。
- 動的環境における敵対的エージェントのための二段階安全誘導フレームワーク群制御2025/9/1
敵対的エージェントを安全領域へ誘導するため、到達回避ゲーム理論と局所運動計画を組み合わせた階層型フレームワークを提案し、動的環境での衝突回避と協調を実現した。
- OmniVTLA: 触覚知覚を統合した視覚・触覚・言語・行動モデルVLA2025/8/1
触覚センサの異種性に対応する二経路エンコーダと大規模触覚データセットObjTacを構築し、接触を伴う操作タスクで高い成功率を達成したVLAモデルを提案。
- Zubovサンプリングと反復的領域拡張による安定化ニューラル制御器の二段階学習制御/安定性学習2025/6/1
Zubovに着想を得たサンプリングと領域拡張で制御器とLyapunov関数を二段階学習し、NN検証器を拡張して連続時間系の安定性保証と吸引領域を従来より格段に広く推定する手法を提案。
- CAFE-AD: 自動運転の軌道計画のためのクロスシナリオ適応的特徴強調自動運転/軌道計画2025/4/1
自動運転の軌道計画において、シナリオ間で適応的に特徴を強調・補間することで長尾分布や因果混同に対処し、nuPlanベンチマークで最先端手法を上回った研究。
- 3DTTNet: マルチモーダル融合によるオフロード環境向け3D走行可能地形モデリング走行可能領域認識/マルチモーダル融合2024/12/1
LiDAR点群と単眼画像を融合し、オフロード環境の走行可能領域を3Dセマンティックシーン補完で推定する手法を提案。車両の障害物跨ぎ条件を考慮した4段階の走行コストラベルと新データセットRELLIS-OCCを導入し、シーン補完IoUを42%改善した。
- 分岐限定法によるリアプノフ安定なニューラル制御器の認定訓練制御/検証2024/11/1
訓練時にも検証計算を考慮した分岐限定法ベースの認定訓練フレームワークを提案し、リアプノフ安定なニューラル制御器をより効率的に検証可能にした。