Kaixian Qu

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

• SE(2)ナビゲーションメッシュ：姿勢依存の走行可能性を考慮した多層環境向け経路計画
  ナビゲーション2026/7/1

  複雑な多層環境での地上ロボットのナビゲーションのために、姿勢（ヨー角）依存の走行可能性を符号化した多角形表現SE(2) NavMeshを提案し、階層的なA*経路探索とオンライン更新手法を開発した。

• 大規模言語モデルを用いた具現化プランニングには系統的な安全リスクが存在する
  安全性評価2026/4/1

  大規模言語モデルをロボットのプランナーとして使う際の安全性を評価するベンチマークDESPITEを導入し、計画能力が高くても危険な計画を生成するリスクが高いことを示した。

• 移動ロボットにおける能動知覚のための効率的ビームサーチアルゴリズム
  能動知覚/経路計画2026/4/1

  移動ロボットの能動知覚問題に対し、ノード単位のビームサーチと期待利得指標を導入し、さらにRRAGグラフ構築法を提案して、効率的かつ頑健な情報収集経路計画を実現した。

• 実践主義ロボット：実世界経験を通じたタスク計画の学習
  タスク計画2025/7/1

  VLMを脳と目として使い、実世界での行動結果を自己反省して短期・長期記憶に蓄え、RAGで過去経験を活かしてタスク計画を改善するフレームワークPragmaBotを提案。

• 高周波残差ポリシーとプルバックチューブ加速による正確な全身投擲の学習
  マニピュレーション2025/6/1

  脚式移動マニピュレータによる全身投擲を、名目追従ポリシー・高周波残差ポリシー・最適化ベースの加速制御を組み合わせて実現し、6m先の目標に平均0.28mの誤差で投擲できることを示した。

• IPPON: 常識に導かれた情報経路計画による物体目標ナビゲーション
  物体目標ナビゲーション2024/10/1

  大規模言語モデルの常識事前知識と3D物体確率マッピングを組み合わせ、未知環境で対象物体へ効率的に到達するゼロショットの経路計画手法を提案し、実機でも検証した。

• タグマップ：大規模言語モデルによる空間推論とナビゲーションのためのテキストベース地図
  ナビゲーション2024/9/1

  大規模画像認識モデルを活用し、数千の意味クラスを表現できるテキストベースの地図を提案。従来の埋め込みベース地図より2〜4桁少ないメモリで同等の位置推定精度を実現し、LLMと組み合わせた実機ナビゲーションを検証した。