Kailin Lyu
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
安全性評価触覚ナビゲーションVLA/ナビゲーション自動運転/経路計画VLA
※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
- GuardianBench：身体化AIにおける潜在的な文脈リスクのための同一シーン指示対比ベンチマーク安全性評価2026/8/22
同一シーンで指示だけを変えた安全/不安全の対比ペアからなるベンチマークを構築し、VLMが指示に鈍感で安全判断を誤ることを示し、軽量な事後学習手法で改善を実証した。
- VQ-Touch: センサーとシナリオを横断する高効率触覚生成フレームワーク触覚2026/7/1
触覚画像生成のためのフレームワークVQ-Touchを提案。データ効率の良い表現学習と離散拡散デコーダにより、異なるセンサーやシナリオでの触覚データ生成を実現し、既存手法を上回る性能を示した。
- TouchThinker：大規模データと行動認識表現による触覚常識推論のオープンワールドへの拡張触覚2026/6/10
触覚常識推論をオープンワールドに拡張するため、大規模データセットと行動認識表現を備えた触覚言語フレームワークTouchThinkerを提案した。
- WAM-Nav: 非対称潜在世界行動モデリングによる統合視覚ナビゲーションナビゲーション2026/6/1
視覚ナビゲーションのための潜在世界行動モデルを提案し、行動生成と視覚予測を共同で学習することで、推論効率を保ちつつ先見的な障害物回避を実現した。
- SpaAct: 空間活性化遷移学習とカリキュラム適応による視覚言語ナビゲーションVLA/ナビゲーション2026/4/30
視覚言語ナビゲーション(VLN)のためのVLM適応フレームワークSpaActを提案。後方行動推論と前方遷移予測の2つの空間活性化タスクと、TriPAカリキュラム学習により動的空間認識を獲得し、VLN-CEベンチマークでSOTAを達成。
- Wild-Drive: 頑健なマルチモーダルルーティングと効率的な大規模言語モデルによるオフロードシーン記述と経路計画自動運転/経路計画2026/3/1
オフロード環境でのシーン記述と経路計画を統合するフレームワークWild-Driveを提案。センサ劣化時に信頼できる情報を適応的に集約するMoRo-Formerと効率的なLLMを用い、劣化条件下でも安定した性能を実現。
- HiMemVLN：階層的記憶システムによるオープンソースゼロショット視覚言語ナビゲーションの信頼性向上VLA2026/3/1
オープンソースLLMを用いた視覚言語ナビゲーションにおける「ナビゲーション健忘」問題を分析し、階層的記憶システムを導入することで性能を約2倍に改善した研究。