Linqing Zhong
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA連続体ロボットマニピュレーションナビゲーション
※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
- GE-Act 2.0: ロボット操作のためのワールドアクションモデルの事前学習とスケーリングVLA2026/9/4
操作データのみで生成・行動コンポーネントをゼロから学習するワールドアクションモデルを提案し、大規模データでの事前学習とスケーリングの効果を検証した。
- CR-Solver: 腱駆動連続体ロボット向けGPU高速化キネマティクスソルバー連続体ロボット2026/7/1
腱駆動連続体ロボットの運動生成のための、GPU並列最適化に基づく2段階ソルバーを提案し、逆運動学・経路追従・軌道計画を統一的に扱い、高速かつ高精度な解を実現した。
- EVA-Client: 実ロボット上の身体化ポリシーのための統合データ収集・推論・展開フレームワークマニピュレーション2026/7/1
実ロボットで学習済み操作ポリシーを展開・評価・データ収集するためのオープンソースフレームワークを提案。コンポーネント分離アーキテクチャとデバッグ/収集/評価ワークフローを備え、評価がそのまま次の学習用データ収集になる。
- Libra-VLA: 非同期の粗密デュアルシステムによる学習均衡の実現VLA2026/4/1
VLAモデルを粗い意図予測と細かい動作生成の2段階に分離し、学習負荷の均衡と非同期実行を実現する新しいアーキテクチャを提案した。
- ACoT-VLA: 視覚言語行動モデルのための行動連鎖推論VLA2026/1/1
行動空間で直接推論する「行動連鎖推論(ACoT)」を提案し、粗い行動意図を明示的・暗黙的に生成して最終方策を導くVLAアーキテクチャを実現した。
- 自己回帰離散事前学習による身体性VLM推論とロボット行動の統合VLA2025/12/1
身体性推論を評価するベンチマークERIQと、連続制御を離散化するFACTトークナイザを提案し、推論と行動を統合したGenieReasonerで実世界マニピュレーション性能を向上させた。
- 手描きスケッチマップによる未知環境ナビゲーションの学習ナビゲーション2025/8/1
手描きのスケッチマップだけを頼りに未知環境で目的地を目指すナビゲーションタスクSkeNaを提案し、大規模データセットSoRと手法SkeNavigatorを構築した。
- TopV-Nav: マルチモーダル大規模言語モデルの俯瞰視点空間推論能力を活用したゼロショット物体ナビゲーションナビゲーション2024/11/1
マルチモーダル大規模言語モデルが俯瞰地図を直接推論できるようにする手法を提案し、未知環境でのゼロショット物体ナビゲーション精度を向上させた。