Lue Fan
NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
収録論文 16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
- 文脈内ロボット学習の簡素化：マニピュレーションタスクのための民主化レシピマニピュレーション2026/9/29
ロボットの文脈内学習（ICL）の曖昧さを解消する問題定義を提示し、視覚プロンプトエンコーダと低コストデータ収集で構成される再現可能なフレームワークSimpleICLを開発、シミュレーションと実世界で高性能を達成した。
- BrainWAM: 自動運転のための意味的先行知識と予測ダイナミクスの行動空間協調自動運転2026/8/1
自動運転の計画において、意味的推論（VLA）と予測的ダイナミクス（WAM）を単純に結合すると注意配分の不一致が生じる問題を解決するため、行動空間で両者を協調させるBrainWAMを提案し、NAVSIMで最高性能を達成した。
- ワールドパイロット：世界行動事前知識で視覚言語行動モデルを操縦するVLA/操作2026/6/1
視覚言語行動モデルに、世界モデルから得たシーン進化の潜在表現と予測軌道を事前知識として注入し、分布外操作タスクや実ロボットでの成功率を向上させた。
- DexJoCo: MuJoCo上でのタスク指向巧みな操作のためのベンチマークとツールキット巧みな操作2026/5/1
巧みなロボットハンドの操作能力を評価するための、11の機能ベースのタスクとデータ収集システムを含むベンチマークとツールキットを提案し、現代のモデルの性能を分析した。
- DynVLA: 自動運転における行動推論のための世界ダイナミクス学習自動運転/VLA2026/3/1
自動運転向けVLAモデルDynVLAを提案し、行動生成前に世界のダイナミクスを予測する新しいCoTパラダイムを導入した。
- VacuumVLA: 吸引と把持を統合したエンドエフェクタでVLAの能力を強化する複雑ロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/11/1
2本指グリッパと真空吸引ユニットを組み合わせた低コストなハイブリッドエンドエフェクタを開発し、DexVLAやPi0といったVLAフレームワークに組み込むことで、従来困難だった複雑な操作タスクを実現した。
- EmbodiedCoder: コーディングモデルによるパラメータ化された身体性モバイルマニピュレーションモバイルマニピュレーション2025/10/1
コーディングモデルを活用し、追加学習なしで自然言語指示から実行可能なロボット軌道を生成する、解釈性の高いモバイルマニピュレーションのフレームワークを提案した。
- マルチモーダル融合と視覚言語モデル：ロボットビジョンのサーベイVLA2025/4/1
ロボットビジョンにおけるマルチモーダル融合手法と視覚言語モデルの応用をタスク指向で体系的にレビューし、課題と将来方向を整理したサーベイ。
- Voxel Mamba: 点群3D物体検出のためのグループフリー状態空間モデル3D物体検出2024/6/1
3Dボクセルを単一の系列にシリアライズするグループフリーな状態空間モデルを提案し、階層構造と位置エンコーディングで空間的近接性を保ちつつ、3D物体検出の精度と計算効率を向上させた。
- MixSup: Mixed-grained Supervision for Label-efficient LiDAR-based 3D Object Detection2024/1/1
- FSD V2: Improving Fully Sparse 3D Object Detection with Virtual Voxels2023/8/1
- PanoOcc: Unified Occupancy Representation for Camera-based 3D Panoptic Segmentation2023/6/1
- Once Detected, Never Lost: Surpassing Human Performance in Offline LiDAR based 3D Object Detection2023/4/1
- Super Sparse 3D Object Detection2023/1/1
- Fully Sparse 3D Object Detection2022/7/1
- RangeDet:In Defense of Range View for LiDAR-based 3D Object Detection2021/3/1