Jing Liang
収録論文 34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
- 二重プロセス原子スキル学習：意味推論とリアルタイム制御の分離模倣学習/階層的制御2026/7/1
言語条件付き模倣学習において、高次の意味推論と低次の動作生成を非同期に分離する新しい階層的枠組みDASLを提案し、複合タスクの汎化性能を向上させた。
- VISA: VLMによる3D占有ワールドモデルのインスタンス意味監査3D占有予測2026/6/11
3D占有予測の精度向上のため、VLMを用いて物体インスタンスの意味を監査し、その情報を学習時に蒸留する手法を提案。推論時はVLM不要で、閉集合のmIoUを改善した。
- Paired-CSLiDAR: 高さ層別レジストレーションによる空中・地上LiDARのクロスソース位置姿勢精緻化点群レジストレーション2026/5/1
空中と地上のLiDARスキャン間の位置姿勢を高精度に補正するため、共有される地面に着目した高さ層別ICPと逆方向レジストレーションを組み合わせた学習不要のパイプラインRGSRを提案し、ベンチマークで高い成功率を達成した。
- GaussianSSC: トライプレーン誘導による方向性ガウス場を用いた3次元セマンティック補完3次元セマンティック補完2026/3/1
ボクセルグリッドとガウス表現を融合し、トライプレーン誘導の方向性ガウス場でセマンティックシーン補完の精度を向上させる2段階手法を提案。
- DR. Nav: 行き止まりからの能動的復帰とナビゲーションのための意味・幾何表現ナビゲーション2025/11/1
RGB-LiDAR融合とベイズ推定で行き止まりの可能性と復帰地点をリアルタイムに推定し、リスクを考慮したコストマップで安全な経路計画を実現するナビゲーション手法。
- PhysGS: 物理特性推定のためのベイズ推論ガウシアンスプラッティング物理特性推定2025/11/1
3Dガウシアンスプラッティングにベイズ推論を組み込み、視覚情報と言語事前知識から摩擦・硬さ・質量などの物理特性を不確かさ付きで密に推定する手法を提案。
- Splatblox: 屋外ロボットナビゲーションのための走破性を考慮したガウシアンスプラッティングナビゲーション2025/11/1
セグメント化したRGB画像とLiDAR点群をガウシアンスプラッティングで融合し、幾何と意味を同時に表現する走破性対応ESDFをオンライン構築することで、植生の多い屋外環境での自律ナビゲーションを実現した。
- セグメントアンカリングに基づく農業マルチロボットのエネルギー制約付きタスク割当バランシングアルゴリズム群制御2025/11/1
農業用電動ロボット群の収穫スケジューリングにおいて、充電による負荷リセットの連鎖を「アンカー」として再構築し、メイクスパンと輸送コストを両立させるSABAを提案した。
- 電気収穫ロボットの多目的タスク割り当て：階層的経路再構築アプローチ群制御2025/9/1
果樹園収穫のマルチロボットシステムにおいて、負荷依存速度やバッテリー制約を考慮した多目的タスク割り当て問題を定義し、階層的経路再構築アルゴリズムで効率的に解く手法を提案した。
- MOSU: マルチモーダルシーン理解による自律長距離ロボットナビゲーションナビゲーション2025/7/1
LiDAR・画像セグメンテーション・視覚言語モデルを統合し、社会的規範も考慮した屋外長距離自律ナビゲーションシステムを実現した。
- AutoSpatial: 効率的な空間推論学習による社会的ロボットナビゲーションのための視覚言語推論VLA2025/3/1
大規模視覚言語モデルの空間理解を、自動ラベリングしたVQAデータと2段階の階層的学習で強化し、社会的ロボットナビゲーションの知覚・予測・推論・行動・説明を改善する手法を提案。
- ViLAM: 視覚言語推論を注意マップに蒸留する社会規範ロボットナビゲーションナビゲーション2025/3/1
大規模視覚言語モデルの推論を注意マップに蒸留し、社会規範に沿ったロボットナビゲーションを実現する手法を提案。実機実験で成功率が14.2〜50%向上。
- Social-LLaVA：人間的言語推論による社会的空間でのロボットナビゲーション強化VLA2025/1/1
人とロボットの社会的インタラクション4万件のVQAデータセットSNEIを作成し、VLMを微調整したSocial-LLaVAで社会的に配慮したロボットナビゲーションを実現した。
- GND: 屋外キャンパス環境におけるマルチモーダル知覚と多カテゴリ走行可能性を備えたグローバルナビゲーションデータセットナビゲーション2024/9/1
10の大学キャンパスから3D LiDAR点群・RGB/360度画像と歩道・車道・階段・オフロード・障害物の走行可能性マップを収集し、地図ベース/地図なしナビゲーションや場所認識に応用可能な大規模データセットを構築した。
- BehAV: VLMを活用した行動ルール誘導による屋外ロボットナビゲーションナビゲーション2024/9/1
人間の指示をLLMで解釈し、VLMのゼロショット理解でランドマーク位置を推定、行動ルールをコストマップに組み込んでMPCベースの四足ロボットの屋外自律ナビゲーションを実現した。
- VL-TGS: 視覚言語モデルを用いたマップレス屋外環境における軌道生成と選択ナビゲーション2024/8/1
マップレス屋外環境で、走行可能性制約を満たし人間らしい経路を生成するため、CVAEと視覚言語モデルを組み合わせた軌道生成・選択手法を提案した。
- CSCPR: クロスソースコンテキストによる屋内RGB-D場所認識場所認識2024/7/1
RGB-D屋内場所認識のためのCSCPRを提案。グローバル検索と再ランキングを統合し、クラスタコンテキストで特徴処理を一貫させ、新データセットも公開した。
- 交通における確率的運動予測のための深層確率論的運動学モデル軌跡予測2024/6/1
自転車モデルに基づき、各時刻の予測軌跡の不確実性（分散）が時間的にどう伝播するかを微分可能な解析近似で表現し、確率的軌跡予測の精度を向上させた研究。
- VLM-Social-Nav: 視覚言語モデルによるスコアリングを用いた社会的配慮型ロボットナビゲーションナビゲーション2024/4/1
視覚言語モデル（VLM）を活用し、人間中心環境で社会的に適切なロボット動作をリアルタイムに決定するナビゲーション手法を提案。実環境4シナリオで成功率と衝突回避が改善し、ユーザ評価でも社会的配慮が高いと評価された。
- DTG：拡散モデルによる地図なし屋外ナビゲーションのための軌道生成ナビゲーション2024/3/1
拡散モデルと条件付きRNNを用いて、地図のない屋外環境で障害物や未舗装路を避けつつ目的地までの走行距離を抑えた軌道を生成する手法を提案し、実機実験で走行距離と走破性の改善を確認した。
- LLM/VLM制御ロボティクスの脆弱性VLA2024/2/1
LLMやVLMで制御されるロボットが入力のわずかな変化に弱く、タスク成功率が最大22.2%低下することを実験で示した研究。
- MTG: Mapless Trajectory Generator with Traversability Coverage for Outdoor Navigation2023/9/1
- GeoLCR: Attention-based Geometric Loop Closure and Registration2023/2/1
- GrASPE: Graph based Multimodal Fusion for Robot Navigation in Unstructured Outdoor Environments2022/9/1
- WGICP: Differentiable Weighted GICP-Based Lidar Odometry2022/9/1
- MSVIPER: Improved Policy Distillation for Reinforcement-Learning-Based Robot Navigation2022/9/1
- AdaptiveON: Adaptive Outdoor Local Navigation Method For Stable and Reliable Actions2022/5/1
- TerraPN: Unstructured Terrain Navigation using Online Self-Supervised Learning2022/2/1
- Image-Goal Navigation in Complex Environments via Modular Learning2021/8/1
- XAI-N: Sensor-based Robot Navigation using Expert Policies and Decision Trees2021/4/1
- Autonomous Social Distancing in Urban Environments using a Quadruped Robot2020/8/1
- OF-VO: Efficient Navigation among Pedestrians Using Commodity Sensors2020/4/1
- Realtime Collision Avoidance for Mobile Robots in Dense Crowds using Implicit Multi-sensor Fusion and Deep Reinforcement Learning2020/4/1
- DenseCAvoid: Real-time Navigation in Dense Crowds using Anticipatory Behaviors2020/2/1