Jiahang Liu

収録論文 7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

• AllDayNav: 実世界強化学習による生涯ナビゲーション
  ナビゲーション2026/6/1

  動的環境での生涯ナビゲーションのために、明示的な地図やシーングラフを使わず、大規模モデルに強化学習でシーン動態を暗黙的に符号化し、自己進化するマルチモーダルメモリで長期動作を実現するフレームワークを提案した。

• SPAN-Nav: 多様な視覚言語ナビゲーションのための汎用空間認識
  VLA2026/3/1

  RGB動画から占有予測で空間事前知識を学習し、単一トークンで空間手がかりを行動推論に注入する視覚言語ナビゲーション基盤モデルを提案。

• NavGSim: 大規模ナビゲーションのための高忠実度ガウススプラッティングシミュレータ
  シミュレーション2026/3/1

  3Dガウススプラッティングに基づく大規模ナビゲーション向けの高忠実度シミュレータを提案し、実環境でのVLAモデルのナビゲーション性能を向上させる。

• TrackVLA++：具現化視覚追跡のための推論と記憶能力を引き出すVLAモデル
  VLA2025/10/1

  移動する対象を追跡する具現化視覚追跡において、空間推論と長期記憶のモジュールを導入し、遮蔽や類似物体に強いVLAモデルを提案した。

• 身体性ナビゲーション基盤モデル
  ナビゲーション基盤モデル2025/9/1

  四足歩行・ドローン・車輪ロボット・車両にまたがる800万件のナビゲーションサンプルで学習し、視覚言語ナビゲーションや物体探索、追跡、自動運転など多様なタスクを単一アーキテクチャでこなす基盤モデルを提案。

• TrackVLA: 実環境における身体性視覚追跡
  VLA2025/5/1

  視覚と言語と行動を統合したVLAモデルで、対象認識と軌道計画を同時に学習し、遮蔽や動きの激しい実環境でも10FPSで頑健に目標を追跡する。

• Robot Learning in the Era of Foundation Models: A Survey
  2023/11/1