Kun Wang
Nanyang Technological University
収録論文 19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
- Magic-W0：物理知能のための構造化ワールド・アクション基盤モデルVLA2026/9/30
ロボットの行動生成と環境の物理的状態変化を、現在状態・遷移・未来状態からなる構造化表現で同時にモデル化する基盤モデルを提案。大規模データで事前学習し、行動仮説と世界予測を層レベルで相互に作用させる。
- 見えなくなっても、そこにある：大規模視覚言語モデルにおける圧縮起因リスクの露呈VLA2026/9/28
視覚トークン圧縮が引き起こす敵対的失敗を「圧縮特異的失敗」として定義し、それを誘発する攻撃手法CIRAを提案した研究。
- ゴーストタック：物理的接触なしに触覚センサーを操作するセキュリティ/触覚2026/8/21
電磁干渉を用いて触覚センサーの出力を遠隔から操作する攻撃手法を提案し、ロボットの触覚認識を欺くことを実証した。
- GeoAlign: セマンティクスを超えた状態誘導による空間的位置合わせをVLAモデルに導入VLA2026/6/1
VLAモデルにロボットの状態情報を利用した幾何学的特徴の位置合わせ機構を導入し、操作タスクの成功率を向上させた。
- RoboAlign-R1: ロボットビデオ世界モデルのための蒸留型マルチモーダル報酬アライメントビデオ世界モデル2026/5/1
ロボットビデオ世界モデルの訓練を、再構成損失などの低レベル目的ではなく、指示追従や操作成功などの意思決定に重要な能力に合わせるため、報酬アライメントと長期推論安定化を組み合わせたフレームワークを提案した。
- 身体性AIにおける安全性：リスク、攻撃、防御のサーベイ安全性2026/5/1
身体性AIの安全性に関する研究を、知覚から計画、行動、相互作用までのパイプライン全体にわたって体系的にレビューし、攻撃と防御の多層的な分類法を提案した論文。
- GaLa: ハイパーグラフ誘導型視覚言語モデルによる手続き計画VLA/計画2026/4/1
画像中の物体間の暗黙的な空間関係や機能的意味をハイパーグラフで表現し、視覚言語モデルの推論に組み込むことで、複雑なシーンでの手続き計画の精度を向上させるフレームワークを提案した。
- HMVLA: 双曲空間マルチモーダル融合による視覚-言語-行動モデルVLA2026/2/1
視覚・言語・行動モデルにおいて、画像と言語の階層構造を双曲空間に埋め込んで意味的整合を図り、MoE機構で効率化するフレームワークを提案した。
- 計画としての時空間予測：生成的世界モデルを用いたモデルベース強化学習アプローチモデルベース強化学習2025/10/5
時空間予測をモデルベース強化学習の問題として捉え、生成的世界モデルとビーム探索による計画で非微分な評価指標を報酬として活用し、極端事象の捕捉精度を高める手法を提案した。
- 低高度マルチビュー観測下におけるUAVの視覚的自己位置推定の最適手法の探求：ベンチマーク視覚的自己位置推定2025/3/1
低高度・多視点でのUAVの絶対視覚的自己位置推定（AVL）のための大規模データセットAnyVisLocと統一評価フレームワークを構築し、最先端手法を比較して課題を明らかにした。
- テンセグリティ構造に着想を得た耐衝撃・自律ロボットテンセグリティロボット2025/1/1
剛体支柱と弾性テンドンで構成されるテンセグリティロボットを開発し、5.7m以上の落下衝撃への耐性、オンボードセンサによる形状・姿勢推定、毎分18バー長の高速移動、28度の斜面登攀など、柔軟性と自律性を両立させた。
- グラフニューラルネットワークによるテンセグリティロボットの微分可能ダイナミクス学習sim2real2024/10/1
テンセグリティロボットの接触ダイナミクスをグラフニューラルネットワークでモデル化し、MuJoCoを真値とするシミュレーションおよび実機で高精度かつ効率的に学習できることを示した。
- Real2Sim2Real Transfer for Control of Cable-driven Robots via a Differentiable Physics Engine2022/9/1
- 6N-DoF Pose Tracking for Tensegrity Robots2022/5/1
- A Recurrent Differentiable Engine for Modeling Tensegrity Robots Trainable with Low-Frequency Data2022/3/1
- Spring-Rod System Identification via Differentiable Physics Engine2020/11/1
- Sim2Sim Evaluation of a Novel Data-Efficient Differentiable Physics Engine for Tensegrity Robots2020/11/1
- A First Principles Approach for Data-Efficient System Identification of Spring-Rod Systems via Differentiable Physics Engines2020/4/1
- Adaptive Tensegrity Locomotion on Rough Terrain via Reinforcement Learning2018/9/1