Ning Liu
Shanghai Jiao Tong University
収録論文 27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
- H2R-Bench: ワールドモデルにおける人間からロボットへの操作ビデオ生成のベンチマークビデオ生成/ベンチマーク2026/8/1
人間の操作ビデオをロボットの操作ビデオに変換するクロスエンボディメント生成の性能を評価するベンチマークを提案し、既存モデルの限界を明らかにした。
- VORL-EXPLORE: 動的環境におけるマルチロボット探索のためのハイブリッド学習計画アプローチ群制御2026/3/1
実行忠実度を共有し、フロンティア割り当てと局所ナビゲーションを結合することで、動的環境でのマルチロボット探索の堅牢性を向上させるハイブリッド学習・計画フレームワークを提案した。
- RoboAug: 領域対比データ拡張による単一アノテーションから数百シーンへのロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/2/1
1枚の画像のバウンディングボックス注釈だけで生成モデルと領域対比損失を用いてデータ拡張を行い、ロボットマニピュレーションの汎化性能を向上させる手法を提案。
- 適応的強化学習とモデル予測制御の切替による安全な人間-ロボット協調ナビゲーションナビゲーション2026/1/1
強化学習とモデル予測制御を状況に応じて切り替えるハイブリッド手法を提案し、混雑環境での移動ロボットの人間誘導ナビゲーションの安全性と成功率を向上させた。
- RoboMIND 2.0：汎用身体知能のためのマルチモーダル両腕移動マニピュレーションデータセットマニピュレーション2025/12/1
6種類のロボットで集めた31万件超の両腕操作・移動マニピュレーション軌道（触覚・シミュレーション含む）を公開し、階層型VLM+VLAシステムMIND-2を提案した論文。
- XR-1: 統合視覚運動表現の学習による汎用視覚-言語-行動モデルVLA2025/11/1
視覚ダイナミクスとロボット運動を統合した離散潜在表現UVMCを二枝VQ-VAEで学習し、異種ロボットデータを横断する汎用VLAモデルXR-1を三段階学習で構築した研究。
- SwitchVLA: 実行状態を考慮したタスク切り替えが可能な視覚-言語-行動モデルVLA2025/6/1
実行中に指示が変わっても柔軟に対応できるVLAフレームワークを提案し、外部プランナーや専用データなしで滑らかなタスク切り替えを実現した。
- FreqPolicy: 周波数一貫性による効率的なフローベース視覚運動ポリシーVLA2025/6/1
フローベースの視覚運動ポリシーに周波数領域の一貫性制約を導入し、時間的連続性を保ちながら1ステップでの高品質な行動生成を可能にした手法。
- HACTS: 人間を副操縦士とするロボット学習用遠隔操作システム遠隔操作2025/3/1
ロボットアームと遠隔操作デバイスの双方向リアルタイム関節同期を実現し、人間が介入しながら修正データを収集できる低コストなシステムを開発した。模倣学習と強化学習の性能を向上させる。
- 共有探索マップに基づく協調的ハイブリッドマルチエージェント経路探索マルチエージェント経路探索2025/3/1
D* Liteによる大域的探索とマルチエージェント強化学習を組み合わせ、動的環境でも高成功率・低衝突・高効率な経路計画を実現するハイブリッド手法を提案した。
- ChatVLA：視覚・言語・行動モデルによるマルチモーダル理解とロボット制御の統合VLA2025/2/1
視覚言語行動モデルにおける「忘却」と「タスク干渉」を解決するため、段階的アライメント訓練とMixture-of-Expertsを組み合わせたChatVLAを提案し、マルチモーダル理解と実ロボット操作の両方で高性能を実現した。
- RoboMIND：ロボットマニピュレーションのためのマルチエンボディメント知能規範データセットマニピュレーション2024/12/1
4種類のロボットによる10.7万件の模倣学習用デモンストレーション軌道と失敗例、デジタルツイン環境を提供する大規模データセットを構築し、VLAモデルの性能を評価した。
- 離散ポリシー：マルチタスクロボット操作のための分離された行動空間の学習マニピュレーション2024/9/1
ベクトル量子化で行動系列を離散潜在空間にマッピングし、タスク固有のコードを学習することで、マルチタスク操作を可能にするロボット学習手法を提案。実機実験でDiffusion PolicyやOpenVLAを上回る成功率を達成。
- ロボット操作のための10億パラメータへの拡散方策のスケーリング模倣学習2024/9/1
拡散方策のスケーリング問題を解決するため、観測特徴の分解と非因果的注意を用いたスケーラブル拡散トランスフォーマー方策を提案し、10億パラメータまで拡張可能にした。
- TinyVLA: ロボットマニピュレーションのための高速・データ効率的な視覚言語行動モデルVLA2024/9/1
大規模事前学習不要で高速推論が可能なコンパクトな視覚言語行動モデルTinyVLAを提案し、シミュレーションと実機でOpenVLAを上回る速度とデータ効率を実現した。
- MMRo：マルチモーダルLLMは家庭内ロボットの脳として適格か？VLA2024/6/1
家庭内ロボットの脳としてマルチモーダルLLMを評価する初のベンチマークMMRoを提案し、知覚・計画・視覚推論・安全性の4能力14指標で商用・オープンソースモデルを比較した。
- 基盤モデルを用いたロボティクス：身体性AIに向けたサーベイVLA2024/2/1
ロボットの自律マニピュレーションを対象に、基盤モデルを活用した研究を高レベル計画と低レベル制御の両面から整理し、データセット・シミュレータ・ベンチマークや今後の課題をまとめたサーベイ。
- Learning from Imperfect Demonstrations with Self-Supervision for Robotic Manipulation2024/1/1
- Large Language Models for Robotics: A Survey2023/11/1
- Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models2023/10/1
- CMG-Net: An End-to-End Contact-Based Multi-Finger Dexterous Grasping Network2023/3/1
- Robotic Electrospinning Actuated by Non-Circular Joint Continuum Manipulator for Endoluminal Therapy2021/6/1
- IPAPRec: A promising tool for learning high-performance mapless navigation skills with deep reinforcement learning2021/3/1
- Learn to Navigate Maplessly with Varied LiDAR Configurations: A Support Point-Based Approach2020/10/1
- FBG-Based Triaxial Force Sensor Integrated with an Eccentrically Configured Imaging Probe for Endoluminal Optical Biopsy2020/6/1
- Dimension-variable Mapless Navigation with Deep Reinforcement Learning2020/2/1
- Danger-aware Adaptive Composition of DRL Agents for Self-navigation2018/9/1