Peiran Liu
収録論文 10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
- SOLO: 安定した全地形・長距離知覚ヒューマノイド歩行歩行2026/8/27
長距離歩行で累積する知覚・制御誤差による不安定化を解決するため、地形再構成の鮮明化と時間的クレジット割り当てを改善した統合フレームワークを提案。シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
- RobotPan: 身体化知覚のための360度全方位ロボット視覚システム視覚システム2026/4/1
6台のカメラとLiDARを組み合わせ、ロボット周囲を360度カバーする視覚システムを構築し、リアルタイムレンダリング・再構成・ストリーミングを可能にする3Dガウシアン予測フレームワークを提案した。
- IPD: オフライン強化学習における想像的計画蒸留による逐次方策の強化オフライン強化学習2026/3/4
オフライン強化学習の逐次方策モデルに対し、世界モデルと準最適価値関数を用いて劣った軌道を特定し、想像上の最適ロールアウトを生成してデータ拡張と蒸留を行う新しい枠組みIPDを提案した。
- Heracles: 精密追従と生成的合成を橋渡しする汎用人型制御人型制御2026/3/1
人型ロボットの汎用制御において、厳密な参照追従と生成的な適応を統合する拡散モデルベースの中間層を提案し、外乱に対する頑健性と自然な回復動作を実現した。
- MeshMimic: 3Dシーン再構成による幾何学認識型ヒューマノイド動作学習ヒューマノイド/動作生成/sim2real2026/2/1
動画から3Dシーンと人間の動きを再構成し、地形との接触を保ったままヒューマノイドロボットの動作を学習させるフレームワークを提案。
- 物理情報を組み込んだ拡散Mamba Transformerによる実世界運転自動運転/軌道予測2026/2/1
拡散モデルにMambaと注意機構を組み込み、さらにポート・ハミルトン型ニューラルネットで物理制約を課すことで、自動運転の軌道予測精度と物理的妥当性を高めた研究。
- DreamNav: 軌道ベースの想像フレームワークによるゼロショット視覚言語ナビゲーションVLA2025/9/1
自己中心視点のみを用いて、軌道レベル計画と能動的想像を統合したゼロショット視覚言語ナビゲーション手法を提案し、VLN-CEと実世界でSOTAを達成した。
- TopoNav: トポロジカルグラフを活用した高度な物体ナビゲーションナビゲーション2025/9/1
トポロジカルグラフを空間記憶として用いることで、長期的な物体ナビゲーションタスクにおける記憶管理と動的環境への対応を改善するフレームワークを提案。
- LLM4AD：自動運転のための大規模言語モデル — 概念・レビュー・ベンチマーク・実験・将来動向自動運転2024/10/1
自動運転に大規模言語モデルを応用するLLM4ADの概念を提唱し、既存研究のレビュー、ベンチマーク構築、実車実験を通じて、その可能性と課題を包括的に整理した論文。
- Signal Temporal Logicタスクのための価値関数空間を用いた階層的計画手法階層的計画2024/8/1
低レベルスキルの価値関数空間を構築し、ニューラルネットでそのダイナミクスを近似することで、STLタスクを満たす高レベルスキル列をサンプリング最適化により生成する階層的計画フレームワークを提案。