Peiran Xu

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

• UniETP: 汎用身体化タスク計画のための環境統合
  身体化タスク計画2026/7/1

  4つのシミュレータを統合した統一インターフェースを提案し、身体化タスク計画の評価と学習データの多様性を向上させる。

• Xiaomi-Robotics-1: 10万時間以上の実世界軌道データによる視覚言語行動モデルのスケーリング
  VLA2026/7/1

  10万時間以上の実世界の操作軌跡データを用いて、汎用的な視覚言語行動(VLA)モデルを事前学習し、未見環境での指示追従や少量データでの適応を可能にする基盤モデルを構築した。

• RePlan-Bot: 身体化指示追従のためのマルチレベル再計画
  身体化指示追従2026/5/1

  長期的な計画と不可逆な状態変化に対応するため、高レベル監査、常識検索、低レベル修正を統合した再計画エージェントを提案し、ALFREDベンチマークで最高性能を達成した。

• 身体化質問応答を認識から意思決定へ拡張する
  身体化AI/データセット2026/5/1

  身体化環境での認識・推論・相互作用を統合評価する大規模データセットEQA-DecisionとベースラインモデルRoboDecisionを提案した論文。

• RoboAgent: 基本能力の連鎖による具現化タスク計画
  タスク計画2026/4/1

  本論文は、視覚言語モデル（VLM）を活用し、複雑な具現化タスク計画を基本能力の連鎖に分解することで、透明で制御可能な推論を実現するRoboAgentを提案する。

• NavQ: 先見性を持つ視覚と言語によるナビゲーションのためのQモデル学習
  VLA2025/10/1

  大規模な未ラベル軌道データからQ学習でQモデルを訓練し、将来の情報を考慮した視覚と言語によるナビゲーションを実現する手法を提案。