Jianhua Wu

収録論文 5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

• 性能最適化されたキネステティック教示のための統合動的力ガイダンスフレームワーク
  キネステティック教示2026/9/18

  協働ロボットのキネステティック教示において、可変アドミタンス制御と仮想力で操作性能を保ちながらユーザーを良い姿勢へ導くオンライン力ガイダンス手法を提案し、作業効率の向上を実証した。

• SpatioLM: 視覚言語モデルにおける汎用物理空間知能の実現
  VLA2026/8/3

  視覚言語モデルに追加の3D入力や外部エンコーダを使わず、パラメータ効率的なモジュールと擬似深度・カメラ情報の教師信号で空間推論能力を強化し、汎用性能の低下を抑えつつ空間知能を向上させた。

• Xiaomi OneVL: ワンステップ潜在推論と視覚言語説明によるプランニング
  自動運転/VLA2026/4/1

  自動運転のVLAモデルにおいて、潜在推論を視覚世界モデルで強化し、明示的CoTを超える精度を実現しつつ、推論速度を回答のみの予測と同等に高速化したフレームワークを提案した。

• MiMo-Embodied: クロス身体性基盤モデル技術報告
  VLA2025/11/1

  自動運転と身体性AIを統合した初のクロス身体性基盤モデルを開発し、両分野で最先端性能を達成した。

• 自動運転を進化させる基盤モデルの展望
  自動運転2024/5/1

  GPTやSoraなどの基盤モデルを自動運転に応用する可能性を整理し、シーン理解・推論、長尾データ拡張、World Modelによる運転環境生成と予測・学習への活用を展望したサーベイ。