Peiqi Yu

収録論文 6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

• ManiSkillFormer: タスク条件付き幾何契約によるデモンストレーション不要の構成的マニピュレーション
  マニピュレーション2026/9/14

  LLMが生成するタスク条件付き幾何契約で知覚と行動を構造化し、デモなしで多様な物体・タスクのマニピュレーションを実現するニューロシンボリック手法を提案。

• 拡散モデルを用いた動的ニューラルクープマン蒸留によるリアルタイムロボット制御
  制御/蒸留2026/5/1

  拡散モデルの反復ノイズ除去による遅延を解消するため、多段階推論を単一パスに蒸留しつつ多様性を保つフレームワークを提案し、D4RLベンチマークと実機で高速な閉ループ制御を実証した。

• 創発的ニューラルオートマトンポリシー：視覚運動軌跡からの記号構造学習
  長期的タスク学習2026/3/1

  視覚運動デモから適応的クラスタリングとL*アルゴリズムの拡張でMealy状態機械を推定し、高レベルプランナーとして利用。離散構造が低レベル残差ネットワークを導き、長期的タスクで高効率・解釈可能なポリシーを実現する。

• スキルグラフ表現を用いたロボット組立の自律的統合と改善
  組立/スキルグラフ2026/3/1

  ロボット組立システムの統合と性能改善を自動化するフレームワークを提案。スキルグラフ表現により、意味レベルでの計画と実行を結びつけ、データ収集と閉ループ改善を可能にする。

• NeSyPack: 双腕ロジスティクス梱包のためのニューロシンボリックフレームワーク
  マニピュレーション2025/6/1

  データ駆動モデルと記号推論を組み合わせ、双腕ロボットによる物流梱包作業を階層的に分解して実行するニューロシンボリックなフレームワークを提案。ICRA 2025のWBCD競技会で優勝した。

• マルチモーダル階層フレームワークによる長期的な人とロボットの協働の堅牢化
  人とロボットの協働2024/11/1

  視覚と言語を統合した階層的な枠組みで人間の意図を推定し、長期的な組立作業における人とロボットの協働を効率化・堅牢化した研究。