Mengyuan Liu
Peking University
収録論文 12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
- SkeleWAM: 骨格ワールドアクションモデリングによる効率的なロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/10/1
ロボット関節・物体中心・接触点からなる疎な3D骨格を状態表現として用い、行動生成と将来骨格予測を統合した軽量なワールドアクションモデルを提案。LIBERO-Plusで85.9%の成功率を達成。
- 凸包適応シフトによる骨格ベース行動認識のバイアス除去行動認識2026/9/26
骨格データに生じるエンティティバイアスを、凸包内に原点を移動させる正規化手法CHASEで低減し、行動・相互作用認識の性能を向上させた研究。
- 基盤モデル時代における人間中心知能：サーベイサーベイ2026/8/18
基盤モデル時代の人間中心知能について、人間を観察対象・動的アクター・状況エージェントとして捉える6層のタクソノミーを導入し、方法論、代表的手法、データセット、課題を体系的にレビューしたサーベイ論文。
- STAR: 骨格トークンの整列と再配置によるインタラクション認識インタラクション認識2026/7/19
骨格系列とRGBビデオを共通の潜在空間で整列させ、骨格のみで動作する高精度な人-ロボット/人-人間インタラクション認識手法を提案した。
- CORE: 行動ラベルなし視覚デモからロボット操作の共通結果規則性を抽出する手法模倣学習/操作2026/6/1
ロボット操作の模倣学習において、高コストなロボットデモの代わりに、人間の動画などの行動ラベルなし視覚デモを活用するため、タスク成功時の終端状態の共通規則性を学習し、それを視覚的な目標プロトタイプとしてポリシーに組み込むCOREを提案した。
- Eval-Actions: ロボットマニピュレーションのための細粒度実行品質評価マニピュレーション2026/1/1
ロボットマニピュレーションの学習方策を、成功/失敗の二値ではなく実行プロセスの品質まで細かく評価するためのベンチマークと自動評価器を提案した論文。
- MP1: MeanFlowでロボットマニピュレーションの1ステップ方策学習を実現マニピュレーション2025/7/1
3D点群入力とMeanFlowを組み合わせ、1回のネットワーク評価で行動軌道を生成するロボットマニピュレーション手法を提案。拡散モデルより高速で、ベンチマークと実環境で高い成功率を達成した。
- ロボット視点からの行動認識による自然な人間-ロボットインタラクション行動認識2025/7/1
移動ロボット視点での人間行動認識のための大規模データセットACTIVEと、遠距離でも高精度に認識する手法ACTIVE-PCを提案した論文。
- GPA-RAM: 把持事前学習で強化したロボット注意Mambaによる空間タスク学習マニピュレーション2025/4/1
タスク実演から把持の事前知識を模倣方策に組み込み、注意機構と状態空間モデルを組み合わせたRAMでリアルタイム動作を実現し、RLBenchやALOHA、実機UR5/ARX R5で成功率を大幅に向上させた研究。
- NeRF-VIO: ニューラル放射輝度場を活用した初期化付き地図ベース視覚慣性オドメトリVIO2025/3/1
事前学習したNeRFを地図として用い、SE(3)上の測地距離で初期化を安定化させた視覚慣性オドメトリを提案し、MSCKFに二段階更新を組み込んでARデータセットで精度向上を実証した。
- VG4D: 視覚言語モデルを4D動画認識へ応用4D点群認識2024/4/1
視覚言語モデルの知識を4D点群エンコーダに転移し、改良したPSTNetで点群動画を効率的にモデル化することで、行動認識の精度を向上させた研究。
- Interactive Spatiotemporal Token Attention Network for Skeleton-based General Interactive Action Recognition2023/7/1