Lichao Sun
収録論文 10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
- ワールドモデル：アーキテクチャ、方法論、推論パラダイム、応用に関する包括的サーベイサーベイ2026/5/28
環境の構造とダイナミクスを学習する内部シミュレータであるワールドモデルについて、アーキテクチャ、方法論、推論戦略、応用領域の4軸で分類する包括的なサーベイを提供する。
- ツールによる拡張可能な身体性能力の実現身体性知能2026/5/1
身体性知能の能力をツールとして外部化し、推論時に動的に呼び出す手法を提案。標準プロトコルETPと100以上のツールを整備し、シミュレーションと実世界で性能向上を確認した。
- EmbodiedClaw: 身体性AI開発のための対話型ワークフロー実行身体性AI開発2026/4/1
身体性AI研究の開発工程を対話で自動化するエージェントを提案し、環境構築や評価などの作業を実行可能なスキル化して手作業を削減する。
- NavTrust: 実世界環境における信頼性を評価する身体性ナビゲーションのベンチマークナビゲーション2026/3/1
RGB・深度・指示の現実的な劣化を体系的に与え、7つの最先端ナビゲーション手法の性能低下を明らかにし、4つの緩和策を評価した統一ベンチマークを提案。
- 一段階フローポリシー：高速視覚運動ポリシーのための自己蒸留VLA2026/3/1
生成フローモデルや拡散モデルの反復サンプリングによる推論遅延を解消するため、事前学習済み教師なしの自己蒸留フレームワークを提案し、一段階で高精度な行動生成を実現した。
- BLURR: 視覚言語行動モデルのための低リソース推論ブーストVLA2025/12/1
再学習なしで既存のVLAコントローラに組み込める軽量推論ラッパーBLURRを提案し、KVキャッシュや混合精度、単一ステップロールアウトで計算量と遅延を削減した。
- LIBERO-PRO：記憶を超えたVLAモデルの堅牢で公平な評価に向けてVLA2025/10/1
VLAモデル評価用ベンチマークLIBEROを拡張し、物体・初期状態・指示・環境を摂動させて評価したところ、標準評価で90%超の精度が汎化設定では0.0%に崩壊し、モデルがタスク理解ではなく訓練データの丸暗記に依存していることを明らかにした。
- エージェント型ロボット：身体性エージェントにおける視覚-言語-行動モデルのための脳に着想を得たフレームワークVLA2025/5/1
人間組織の標準作業手順に着想を得た「標準化行動手順（SAP）」で計画・実行・検証を連携させ、長期的なロボット操作を自己検証しながら遂行する脳模倣型フレームワークを提案。LIBEROベンチマークで平均成功率79.6%を達成。
- 自動運転のための生成AI：フロンティアと機会自動運転2025/5/1
生成AI（VAE・GAN・拡散モデル・LLM）を自動運転スタック全体にどう応用するかを体系的に整理したサーベイ。データ生成からEnd-to-End運転、デジタルツイン、評価・安全・規制まで課題と研究方向をまとめる。
- Large Language Models for Robotics: A Survey2023/11/1