Linfeng Li
収録論文 18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
- 全ての点が等しいわけではない：不確実性を考慮した4D LiDARシーン合成LiDARシーン生成2026/6/1
LiDARシーン生成において、空間的不確実性を利用して「難しい領域から簡単な領域へ」というスケジュールで生成を導く新しいフレームワークU4Dを提案した。
- ロボットから人への物体受け渡しを堅牢にする能動的接触センシングマニピュレーション2026/5/1
ロボットが物体を人に渡す際、人がしっかり握ったかどうかを能動的な動きと力センシングで推定し、誤ったタイミングでの解放を防ぐ手法を提案。実験で97.5%の成功率を達成した。
- CANINE: 視覚障害者へのロボット盲導犬を用いた対話的ナビゲーションのコーチングナビゲーション支援2026/5/1
視覚障害者がロボット盲導犬と協調してナビゲーションするスキルを、個別適応的な音声フィードバックで自動コーチングするシステムを提案し、実験で学習効率と最終性能の向上を実証した。
- あなたの運転ワールドモデルは万能選手か？自動運転/評価ベンチマーク2026/5/1
運転ワールドモデルの性能を画質から閉ループ運転まで多面的に評価する統一ベンチマークWorldLensを提案し、既存モデルが全軸で優れないことを示した。
- RoboSenseチャレンジ：あらゆる環境を認識し、どこへでも移動し、プラットフォームを超えて適応するロボット知覚ベンチマーク2026/1/1
ロボット知覚の堅牢性と適応性を競うRoboSense 2025チャレンジの報告で、5つのタスクのベンチマークと23の受賞解法から得られた知見をまとめた。
- U4D: LiDAR系列からの不確実性を考慮した4D世界モデリング4D世界モデリング2025/12/1
LiDARデータから動的な3D環境を生成する際に、不確実性マップを用いて難しい領域から順に生成し、時空間ブロックで時間的一貫性を高めるフレームワークを提案。
- 自動運転のための視覚-言語-行動モデル：過去・現在・未来VLA2025/12/1
自動運転における視覚-言語-行動（VLA）フレームワークの進化を整理し、End-to-End型とDual-System型の2つのパラダイムに分類して、その特徴と課題を概観したサーベイ論文。
- 3D・4D世界モデリングのサーベイ世界モデル2025/9/1
RGB-D画像や占有グリッド、LiDAR点群といったネイティブな3D/4D表現を用いた世界モデリング研究を初めて体系的に整理し、定義・分類・データセット・評価指標をまとめたサーベイ。
- 4D LiDARシーケンスの生成を学習するLiDAR生成2025/9/1
自由形式の言語指示から編集可能な4D LiDARシーケンスを生成する統合フレームワークLiDARCrafterを提案し、シーン・物体・シーケンスレベルの評価ベンチマークEvalSuiteも提供する。
- Set It Up：構成可能な生成モデルによる機能的物体配置物体配置2025/8/1
大規模言語モデルと拡散モデルを組み合わせ、食卓や本棚、家具の配置など、指示に応じた機能的で美的な物体配置を実現するフレームワークを提案。
- LiDARCrafter: LiDAR系列からの動的4D世界モデリング4D生成2025/8/1
自然言語指示からLiDARの4Dシーケンスを生成・編集する統合フレームワークを提案し、nuScenesで最先端の忠実性・制御性・時間的一貫性を達成した。
- Veila: 単眼RGB画像からのパノラマLiDAR生成LiDAR生成2025/8/1
単眼RGB画像を条件として、拡散モデルによりパノラマLiDAR点群を生成するフレームワークを提案。信頼度に基づく条件付けと幾何学的整合性により、RGBとLiDARのモダリティギャップを克服する。
- CLASP: セマンティックキーポイントによる汎用衣服操作マニピュレーション2025/7/1
衣服のセマンティックキーポイントを中間表現として用い、VLMによるタスク計画とキーポイント条件付き操作スキルを組み合わせることで、多様な衣服の折り畳み・吊り下げ等の汎用操作を実現した。
- DORAEMON: 記憶強化型分散オントロジー認識エージェントによるナビゲーションナビゲーション2025/5/1
人間の脳の腹側・背側経路を模したフレームワークで、VLMと階層的意味空間融合・トポロジーマップを組み合わせ、未知環境でのゼロショット自律ナビゲーションを高精度に実現した。
- 幾何学的不確かさ下での安定物体配置のための微分可能接触ダイナミクスマニピュレーション2024/9/1
接触ダイナミクスの微分可能シミュレーションを用いて、力覚センサの読みから物体の姿勢や形状の不確かさを推定し、ロボットアームによる安定した物体配置を実現する手法を提案。
- 汎用変形物体操作のための微分可能粒子法変形物体操作2024/5/1
変形物体を粒子集合として表現し、微分可能な粒子ダイナミクスシミュレータと軌道最適化を組み合わせることで、豆・ロープ・布・液体など多様な物体の操作を可能にする汎用アルゴリズムDiPacを提案した。
- COACH: Cooperative Robot Teaching2023/2/1
- DaXBench: Benchmarking Deformable Object Manipulation with Differentiable Physics2022/10/1