Huchuan Lu
Dalian University of Technology
収録論文 14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
- UCON: 動的環境における不確実性を考慮した履歴再関連付けナビゲーションナビゲーション2026/9/24
動的環境での知覚不安定性と不確実性最適化の不一致に対処するため、点群の履歴再関連付けとカルマンフィルタによる不確実性セクターを軌道最適化に組み込んだナビゲーション手法を提案。
- CARE: 経験に基づく原子的修正実行によるVision-Language-Actionポリシーの回復VLA2026/9/21
VLAポリシーの失敗ロールアウトから段階別の失敗分布を学習し、推論時に3Dモニタリングで原子的な修正動作をトリガーすることで、ロボット操作の回復性能を向上させるフレームワーク。
- VA-Bench：視覚実演・能動的知覚・メートル制御による身体性空間知能の評価VLA2026/9/17
RGB実演から手順を学び、カメラ視点を能動的に選び、メートル単位の動作指令を出してフィードバックで修正する「観察-推論-行動-修正」ループを評価するベンチマークVA-Benchを提案。最良モデルでもタスク成功率は約54%にとどまることを示した。
- 明示的な軌道なしで先読みを学習する3D拡散ポリシーVLA2026/9/17
短い観察履歴から相互作用の進展を潜在表現で先読みし、拡散ポリシーの行動生成を導く手法を提案。パラメータを3.52%増やすだけで複数ベンチマークで性能を大幅改善。
- Attention-DP3: 幾何整合型注意条件付けによる空間的物体認識3D拡散ポリシーマニピュレーション2026/9/10
RGB画像から対象物体をセグメンテーションして3D点群に持ち上げ、物体レベルの幾何的手がかりを注意機構で拡散ポリシーに注入することで、 clutter の多い操作シーンでも安定して対象を操作できるようにした手法。
- LIBERO-RECOVER: タスク成功を超えて—ロボット操作モデルにおける失敗回復へ操作/ベンチマーク2026/9/4
既存のロボット操作ベンチマークは理想条件での成功率のみを測るが、実世界では失敗がつきものである。本論文は、最先端モデルの実実行失敗を収集し、4段階の回復レベルを含む大規模ベンチマークLIBERO-Recoverを導入して、失敗回復能力を評価する。
- MA-VLA: 協調と構成的汎化のためのマルチアーム視覚言語行動モデルVLA2026/8/26
複数アームの協調動作をアトミックな行動割り当てで分解し、訓練時にアームの役割をシャッフルすることで、未見の協調パターンへの汎化を実現するVLAモデルを提案した。
- Mem-World: 持続的なロボット操作のためのメモリ拡張型行動条件付きワールドモデルワールドモデル2026/6/1
手首カメラの動きや遮蔽により過去の情報が失われる問題を解決するため、4Dサーフェルインデックスメモリを導入し、幾何学的に履歴フレームを検索・活用する行動条件付きワールドモデルを提案した。
- Eva-Tracker: ESDF更新不要の可視性考慮型計画と目標再捕捉による堅牢な空中追跡空中追跡2026/2/1
ESDFの更新を不要にする視野特化型ESDFを導入し、遮蔽を避けつつ目標を見失っても再捕捉できる空中追跡の軌道計画手法を提案した。
- RoboSenseチャレンジ：あらゆる環境を認識し、どこへでも移動し、プラットフォームを超えて適応するロボット知覚ベンチマーク2026/1/1
ロボット知覚の堅牢性と適応性を競うRoboSense 2025チャレンジの報告で、5つのタスクのベンチマークと23の受賞解法から得られた知見をまとめた。
- 予測から計画へ：協調的な状態行動予測のためのポリシーワールドモデル自動運転/世界モデル2025/10/1
運転の世界モデルと軌道計画を単一アーキテクチャに統合し、行動に依存しない未来状態予測を通じて計画を改善するPWMを提案。フロントカメラのみでマルチビュー・マルチモーダル手法に匹敵する性能を達成。
- GFM-Planner: 幾何特徴メトリックを用いた知覚考慮型軌道計画軌道計画2025/7/1
LiDAR自己位置推定の精度を高めるため、環境の幾何特徴量を指標化し、特徴が豊富な領域を通る軌道をロボットが選択する計画手法を提案した。
- MAS-SAM: 集約特徴による海洋動物セグメンテーションセグメンテーション2024/4/1
水中環境向けのアダプタを組み込んだSAMエンコーダとピラミッド型デコーダを構築し、海洋動物のセグメンテーション精度を向上させた研究。
- DCPT: Darkness Clue-Prompted Tracking in Nighttime UAVs2023/9/1