Licheng Luo

University of California, Riverside

収録論文 6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

• SCP-NL2TL: 自然言語から時相論理仕様への選択的適合予測と意味検証
  形式仕様変換2026/8/5

  自然言語の指示を形式仕様に変換する際、信頼できない翻訳を拒否する選択的翻訳フレームワークを提案。逆翻訳の忠実度と翻訳の分散を組み合わせたスコアで信頼性を評価し、適合予測で誤受理率を制御する。

• 微分可能SpaTiaL：操作タスクのための幾何時間論理による記号的学習と推論
  操作/時空間論理2026/4/1

  多角形集合上で滑らかで自動微分可能な幾何プリミティブを構築し、空間論理述語の微分可能な緩和を導出することで、高水準の意味仕様から低水準の幾何構成へのエンドツーエンドの微分可能マッピングを実現した、初の微分可能な記号的時空間論理ツールボックスを提案する。

• NL2SpaTiaL: マニピュレーションタスク向け自然言語からの幾何時空間論理仕様生成
  VLA2025/12/1

  自然言語から時空間論理仕様を階層的論理木として生成するフレームワークを提案し、マニピュレーションタスクの検証を可能にした。

• デッドロック解消のためのハイブリッドRL-MAPFフレームワークによるゼロショットマルチロボットナビゲーション
  群制御2025/11/1

  強化学習による反応的ナビゲーションと、必要時に起動するマルチエージェント経路計画(MAPF)を組み合わせ、混雑環境でのデッドロックを解消してゼロショットで高い成功率を達成する枠組みを提案した。

• 動的環境における時間考慮型のConformal Predictionを用いた動作計画
  動作計画2025/11/1

  Conformal Predictionを活用し、不確実な障害物挙動下でも安全な経路計画を実現するグローバル・ローカルプランナを提案。適応的分位点機構で安全性と軌道実現性を両立。

• 深層強化学習と運動計画を橋渡しする混雑環境でのモデルフリーナビゲーション
  ナビゲーション2025/4/1

  グラフベースの運動計画を深層強化学習に統合し、混雑環境での探索効率とタスク成功率を向上させる手法を提案した。