Jiaqi Liang
Peking University
収録論文 11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
- GroundingPI：視覚プリミティブで物理知能に挑むグラウンディング基盤モデルVLA2026/9/30
点やボックスを量子化座標として生成する4Bのグラウンディング基盤モデルを提案し、ロボット操作や自動運転の視覚バックボーンとして性能を向上させた。
- AffordanceWAM: アフォーダンス認識型の世界行動統合モデリングによるロボットマニピュレーションVLA2026/9/16
人間とロボットの動画から物体中心のアフォーダンスを予測し、将来の映像とロボット行動を統合的に生成するモデルを提案。人間動画を活用してロボット操作の汎化性能を向上させた。
- OpenWAM: 体系的な世界行動モデル事前学習に向けたオープンでモジュール型の探求VLA2026/9/7
世界行動モデルの設計空間をモジュール化し、制御実験を通じて設計原則を抽出・検証するオープンな研究基盤を構築した。
- LD4WAM: 人間のビデオから潜在ダイナミクスを学習するワールドアクションモデルVLA2026/8/23
人間のビデオからロボットの行動に直接使える潜在ダイナミクスを学習し、将来のビデオ生成と行動条件付けを組み合わせたワールドアクションモデルを提案。5,000時間以上のデータで事前学習し、シミュレーションと実機で高い性能を達成。
- AdaDexGrasp: 3次元視覚触覚表現融合による適応的器用把持マニピュレーション2026/8/1
視覚と触覚を統合した表現を用いて、把持計画と接触後の適応的修正を行う統一フレームワークを提案し、多様な物体での把持成功率と汎化性を向上させた。
- 信頼できる具現化知能に向けて：システムフレームワークと段階的信頼度レベル信頼性評価2026/7/1
具現化知能の信頼性を「持続的な安全な成功」と定義し、モデル・システム・エビデンス・展開の4層からなるフレームワークと段階的信頼度を提案する論文。
- AffordanceVLA：アフォーダンス認識による行動生成を強化する視覚言語行動モデルVLA/操作2026/6/4
視覚言語モデルとロボット制御の構造的ミスマッチを解消するため、アフォーダンス予測を中間表現として導入し、物体の接地・2D位置特定・3D幾何推論を段階的に行う統一フレームワークを提案した。
- GarmentPile++: 視覚言語推論によるアフォーダンス駆動の乱雑な衣類取り出しマニピュレーション2026/3/1
衣類の山から言語指示に従って安全かつ正確に1枚だけを取り出すパイプラインを提案。視覚言語モデルと視覚アフォーダンスを統合し、SAM2によるセグメンテーションとマスク微調整、さらに大型衣類向けの双腕協調を導入した。
- パーツ認識型高密度3D特徴場による汎用的な関節物体マニピュレーションの学習マニピュレーション2026/2/1
関節物体の機能部位を認識する高密度3D特徴場PA3FFを学習し、それを用いた模倣学習フレームワークPADPで汎化性能とサンプル効率を向上させた。
- A3D: 双腕マニピュレーションによる適応的アフォーダンス組立マニピュレーション2026/1/1
家具組立のための双腕ロボットフレームワークA3Dを提案し、点群ベースの適応的アフォーダンス学習により多様な部品形状に対応した支持・安定化位置を特定する。
- DexGarmentLab: 巧みな衣類操作のための環境と汎化可能な方策マニピュレーション2025/5/1
両手での巧みな衣類操作に特化した大規模シミュレーション環境DexGarmentLabを構築し、単一の実演から多様な軌道を自動生成する手法と、形状・変形の多様性に汎化する階層的な操作方策HALOを提案した。