Jiachen Li
収録論文 69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
- 物理的インタラクションの学習：触覚・力覚を考慮したロボット学習のサーベイ触覚・力覚学習2026/8/1
触覚・力覚センシングを統合したロボット学習手法を、マルチモーダルかつ多段階のシステム設計の観点から統一的な分類学TF-ARTを用いて整理し、今後の研究課題を考察したサーベイ論文。
- 近接性と安全性のバランスを取る：歩行者群集内での人間追従のための制約分解群制御2026/8/1
混雑環境での人間追従タスクを、スパースなタスク報酬と独立したコスト制約に分解し、予測不確実性をコストに組み込むことで、近接性と安全性のトレードオフを明示的に調整可能にする強化学習手法を提案した。
- StratMamba：経路効率的なLiDAR障害物回避のための戦略的・反応的ストリーム分割ナビゲーション2026/7/1
LiDARデータを高速減衰と低速減衰の2つのストリームに分割するMambaベースのアーキテクチャを提案し、反応的回避と戦略的計画を両立させて障害物回避性能を向上させた。
- AXIS：拡張可能なロボット操作のためのコミュニティ駆動型データエンジンデータエンジン/操作学習2026/7/1
ブラウザベースの遠隔操作で大規模なデモ収集を可能にし、タスクの自動生成・検証とデータ品質向上を組み合わせた、拡張可能なロボット操作学習用データエンジンとベンチマークを提案。
- AnyBody: 任意キーポイント指示による全身ヒューマノイドの自由制御全身制御2026/6/1
任意の身体キーポイントのサブセットを指示として全身ヒューマノイドを制御する統一的なコントローラを提案し、大規模なモーション追跡や下流タスクの学習を実現した。
- EvoNav: 大規模言語モデルを用いたロボットナビゲーションの進化的報酬関数設計ナビゲーション2026/5/1
ロボットナビゲーションの強化学習における報酬関数の設計を、大規模言語モデルと進化的アルゴリズムで自動化する手法を提案した論文。
- 行動スコア拡散：カーネルベースのスコア推定によるモデルフリー軌道計画軌道計画2026/4/1
事前収集した軌道データからカーネル重み付き推定で拡散スコアを直接計算し、モデルや学習なしで軌道計画を行う手法を提案した。
- 動的屋内環境監視のためのマルチエージェント強化学習による協調的情報収集群制御2026/4/1
複数ロボットが屋内の人間活動を監視する際、監視精度を直接最適化する協調制御をマルチエージェント強化学習で学習する手法を提案した。
- Scale-Plan: 異種マルチロボットチームのためのスケーラブルな言語駆動型タスクプランニングマルチロボット計画2026/3/1
LLMとPDDLを組み合わせ、自然言語指示からタスクに関連する最小限の行動・物体を抽出して長期計画を生成するマルチロボット向けプランニング手法を提案し、新ベンチマークMAT2-THORで有効性を示した。
- AMR群向けオークション型タスク割り当てとエネルギー考慮軌道最適化群制御2026/3/1
非対称タスク空間におけるマルチロボットのタスク割り当てと軌道最適化のための階層的2段階フレームワークを提案し、エネルギーと距離の入札方式の性能が地形条件に依存することを示した。
- 自分らしく運転：個人の好みに合わせたVision-Language-Actionモデルによるパーソナライズド運転VLA2026/3/1
複数の実ドライバーの運転データからユーザー埋め込みを学習し、自然言語指示にも対応する個人化VLA運転フレームワークDMWを提案。各ドライバーの運転スタイルを再現できることを示した。
- 自律移動ロボット群のバッテリ劣化を考慮したフリートスケジューリング群制御2026/3/1
複数の自律移動ロボットのタスク割り当てと充電計画を、バッテリ劣化を考慮して最適化する手法を提案。階層的matheuristicにより大規模問題を効率的に解く。
- NavTrust: 実世界環境における信頼性を評価する身体性ナビゲーションのベンチマークナビゲーション2026/3/1
RGB・深度・指示の現実的な劣化を体系的に与え、7つの最先端ナビゲーション手法の性能低下を明らかにし、4つの緩和策を評価した統一ベンチマークを提案。
- CommCP: 適合予測を用いたLLMベース通信による効率的なマルチエージェント協調マルチエージェント協調2026/2/1
複数の異種ロボットが協力して家庭内タスクを遂行するMM-EQA問題を定式化し、適合予測でメッセージを校正するLLMベースの分散通信フレームワークCommCPを提案した。
- 超大規模動画推論スイート動画推論2026/2/1
200種類の推論タスクと100万本以上の動画からなる大規模データセットVBVRと、ルールベースで検証可能な評価ベンチマークVBVR-Benchを構築し、動画推論のスケーリング則と未見タスクへの汎化の兆候を示した。
- 優先度を考慮したマルチロボット被覆経路計画群制御2026/1/1
優先区域を設定し、その被覆遅延と全体のメイクスパンを最小化するマルチロボット被覆経路計画問題を提案し、2段階のスケーラブルな解法を開発した。
- SyncTwin: 安全なロボットマニピュレーションのための高速デジタルツイン構築と同期マニピュレーション2026/1/1
RGB画像から物体の3Dアセットを再構成し、点群セグメンテーションとカラーICPで実世界とデジタルツインを同期させることで、動的・遮蔽環境下でも安全なマニピュレーションを実現するフレームワーク。
- GUIDES: 事前学習済みロボットポリシーを強化するインストラクター蒸留埋め込みによるガイダンスVLA2025/11/1
事前学習済みロボットポリシーに、視覚言語モデルからの意味的ガイダンスを軽量に注入し、再設計なしでタスク成功率を向上させるフレームワーク。
- AutoFocus-IL: VLMによる顕著性マップで人間アノテーション不要のデータ効率の良い視覚模倣学習模倣学習2025/11/1
視覚言語モデルを使ってデモ中の重要物体を自動特定し、時間的顕著性マップを生成して模倣学習ポリシーを正則化することで、人間の注視データなしにデータ効率と汎化性能を向上させる手法を提案。
- RDD: 検索ベースのデモンストレーション分解による長期的タスクのプランナー整合VLA2025/10/1
低レベル視覚運動ポリシーの訓練データと視覚特徴を整合させることで、長期的操作タスクのデモンストレーションを自動的にサブタスクに分解する検索ベース手法を提案し、シミュレーションと実世界で既存手法を上回る性能を示した。
- TrajEvo: LLM駆動進化による軌道予測ヒューリスティックの自動設計軌道予測2025/8/1
大規模言語モデルと進化アルゴリズムを組み合わせ、人間行動の軌道予測ヒューリスティックを自動生成・改良するフレームワークを提案。未見の分布外データでも既存手法を上回る汎化性能を示す。
- 適合的不確実性処理による群衆ナビゲーションの汎化安全群衆ナビゲーション2025/8/1
歩行者の予測不確実性を適合的推論で推定し、制約付き強化学習に組み込むことで、分布シフトに頑健な群衆ナビゲーションを実現した。
- 自律移動ロボットのバッテリ劣化を最小化する制約付き最適計画経路計画2025/6/1
自律移動ロボットのバッテリ劣化（サイクル劣化とカレンダー劣化）を最小化しつつタスク完了を保証する最適化フレームワークを提案し、区分線形近似で問題を線形化して経路計画の有効性を検証した。
- バッテリー寿命を最大化するロバスト最適タスクプランニングタスクプランニング2025/6/1
自律移動ロボットのタスク完了を保証しつつバッテリー寿命を延ばすため、双線形最適化問題をMcCormick緩和で線形化し、パラメータ不確かさにロバストな高速計画アルゴリズムを提案した。
- HEAL: 大規模言語モデルに駆動される身体性エージェントの幻覚に関する実証研究身体性エージェント/幻覚2025/6/1
LLMベースの身体性エージェントがシーンとタスクの不一致下で生じる幻覚を初めて体系的に調査し、幻覚を誘発するプローブセットを構築して12モデルを評価した。
- 展開可能で汎化可能な自律性に向けた動作予測の動向：再訪と展望動作予測2025/5/1
動作予測モデルの汎化性と実展開性に焦点を当て、ロボティクス・自動運転・人間動作への応用を中心に、手法・表現・評価プロトコルの分類と課題を整理したサーベイ。
- TrajEvo: LLM進化による軌道予測ヒューリスティックの自動設計軌道予測2025/5/1
大規模言語モデルと進化アルゴリズムを組み合わせ、過去の軌道データから軌道予測ヒューリスティックを自動生成・改良するフレームワークを提案し、未見データセットへの汎化性能で深層学習手法を上回った。
- 自動運転のための生成AI：フロンティアと機会自動運転2025/5/1
生成AI（VAE・GAN・拡散モデル・LLM）を自動運転スタック全体にどう応用するかを体系的に整理したサーベイ。データ生成からEnd-to-End運転、デジタルツイン、評価・安全・規制まで課題と研究方向をまとめる。
- USV群制御のための人間の暗黙的選好に基づくマルチエージェント強化学習のポリシー微調整群制御2025/3/1
USV群のマルチエージェント強化学習において、人間のフィードバックをエージェント単位で分類して信用割り当て問題を解決し、LLM評価器で検証するRLHF手法を提案した。
- UniOcc: 自動運転における占有予測・予測のための統合ベンチマーク占有予測2025/3/1
複数の実世界データセットとシミュレータを統合し、2D/3D占有ラベルとボクセル単位のフローを提供するベンチマークを構築。ラベル不要の評価指標を導入し、大規模多様データとフロー情報が占有予測性能を向上させることを示した。
- STAMP: スケーラブルでタスク・モデル非依存な協調知覚協調知覚2025/1/1
異なるモデルを持つ複数エージェントのBEV特徴を軽量なアダプタで共通表現に変換し、効率的に共有・融合する協調知覚フレームワークを提案。
- LaMMA-P: 言語モデル駆動PDDLプランナによる汎化可能なマルチエージェント長期的タスク割当と計画マルチエージェント計画2024/9/1
言語モデルの推論能力と従来のPDDLプランナを統合し、異種ロボットチームの長期的タスクにおけるサブタスク識別と割当を高成功率・高効率で行うマルチエージェント計画フレームワークを提案。
- 重要度サンプリングで誘導するメタ訓練：高インタラクティブ環境における知的エージェント強化学習2024/7/1
誘導付きメタ強化学習に重要度サンプリングを組み合わせ、訓練分布を反復的に調整することで、T字路やラウンドアバウトなど相互作用の多い運転タスクにおける学習を加速し性能を向上させる枠組みを提案した。
- SoNIC: 適応的Conformal推論と制約付き強化学習による安全なソーシャルナビゲーションソーシャルナビゲーション2024/7/1
適応的Conformal推論で不確実性を定量化し、制約付き強化学習でその推定を活用することで、歩行者との衝突を避ける安全なソーシャルナビゲーション方策を学習する手法を提案。
- 適応的予測アンサンブル：運動予測の分布外汎化性能の向上運動予測2024/7/1
深層学習とルールベースの予測を組み合わせ、入力シーンに応じて動的に最適な予測を選択する適応的予測アンサンブル（APE）を提案し、自動運転の軌道予測における分布外汎化性能を改善した。
- 自動運転のための自己教師ありマルチ未来占有予測自動運転2024/7/1
生成モデルの潜在空間でLiDAR占有グリッドの確率的予測を行い、RGBカメラや地図、計画軌道を条件として利用できる枠組みを提案。
- CMP: マルチエージェント通信による協調運動予測協調認識・運動予測2024/3/1
LiDAR入力を用いて車車間通信で情報共有し、協調的な認識・追跡・運動予測を統合的に行うフレームワークを提案。通信遅延にも対応し、予測誤差を12.3%削減した。
- MATRIX: 多様なコンテキストを持つマルチエージェント軌道生成軌道生成2024/3/1
人間同士や人間-ロボットのインタラクション場面で、目的地や行動特性の多様性を考慮してリアルな軌道データを自動生成する学習ベースモデルMATRIXを提案し、模倣学習のデータ拡張にも有効性を示した。
- Disentangled Neural Relational Inference for Interpretable Motion Prediction2024/1/1
- Multi-Agent Dynamic Relational Reasoning for Social Robot Navigation2024/1/1
- Interactive Autonomous Navigation with Internal State Inference and Interactivity Estimation2023/11/1
- Mastering Robot Manipulation with Multimodal Prompts through Pretraining and Multi-task Fine-tuning2023/10/1
- Predicting Future Spatiotemporal Occupancy Grids with Semantics for Autonomous Driving2023/10/1
- Rank2Tell: A Multimodal Driving Dataset for Joint Importance Ranking and Reasoning2023/9/1
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