Minglei Li
収録論文 11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
- PRICE：身体性強化学習のための物理的関係に基づく行動チャンクのクレジット割り当て強化学習2026/9/30
終端の成否信号のみから、軌道間の物理的関係を利用して行動チャンクごとのクレジットを推定する手法PRICEを提案し、LIBEROや実機で有効性を示した。
- UMI-Bridge: 人間とロボットの操作データを動作で結ぶ潜在表現アライメントVLA2026/9/16
UMIを中間ドメインとして使い、見た目ではなく動作の等価性に基づいて人間とロボットの操作データの潜在表現を揃え、VLAポリシーの学習を改善する手法を提案。
- GaussianWAM: 3Dガウス場から世界行動モデルへの幾何学と意味の蒸留VLA2026/8/25
多視点観測から3Dガウス場を介して幾何・意味情報を世界行動モデルに蒸留し、ロボット操作の視覚予測と行動生成を強化する手法を提案。
- SoftVTBench: 変形を考慮した視覚触覚データセットと変形物体操作のベンチマーク変形物体操作/データセット/ベンチマーク2026/8/19
変形物体操作の物理的相互作用品質を評価するため、視覚触覚データセットと閉ループベンチマークを構築し、変形許容度を考慮した成功率を提案した。
- 潜在世界モデルにおける決定メトリック整合性：MPC計画のための診断と行動条件付き目的関数モデル予測制御2026/8/19
JEPAスタイルの潜在世界モデルで、ユークリッド距離をコストに使うMPC計画の性能が、潜在空間の距離が実際のタスク進捗と一致しない問題を指摘し、整合性を測る指標と改善手法を提案した。
- エージェント統括型視覚言語行動スキル合成における意味的ハンドオフ失敗の診断VLA/タスク計画2026/7/1
長期的な家庭タスクでスキル間の境界が不明確なために生じる失敗を、BEHAVIOR-1K環境で分析し、スキル単体の性能と合成時の頑健性を分離評価する手法を提案した。
- SoftVTBench: 物理的制約下での変形物体操作のための安全性を考慮した視覚触覚ベンチマークベンチマーク/変形物体操作/触覚2026/7/1
変形物体の操作において、タスク完了だけでなく物理的安全性（落下や過度な変形の回避）を評価するベンチマークを提案し、触覚センシングが安全性向上に寄与することを示した。
- HiFi-UMI: 高忠実度UMIデータのみから展開可能な操作ポリシーを学習する操作学習2026/7/1
ロボットフリーのUMIデータ収集システムの忠実度を高めることで、実ロボットデータを使わずに直接展開可能な操作ポリシーを学習できることを示した論文。
- EgoRecovery: 人間の回復デモンストレーションから失敗回復能力を獲得するロボット学習2026/7/1
ロボットの失敗回復行動を学習するために、人間の自己中心視点の回復デモを活用し、ロボットデータと共有する意図空間を介して少数のロボットデモで実行可能な行動に結びつける共学習フレームワークを提案した。
- （MGS）²-Net：微視的幾何スケールと巨視的幾何構造を統合したクロスビュー地理的位置推定クロスビュー地理的位置推定2026/2/1
斜めの航空写真と衛星写真の幾何学的なずれに対処するため、深度情報でスケールを補正し、幾何学的勾配で建物のファサードを除去する新手法を提案し、クロスビュー地理的位置推定で最高精度を達成した。
- The RoboDepth Challenge: Methods and Advancements Towards Robust Depth Estimation2023/7/1