Pengying Wu

収録論文 8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

• CoINS: スキル認識VLMによる反事実的インタラクティブナビゲーション
  ナビゲーション2026/1/1

  VLMにロボットのスキル能力を組み込み、障害物を除去すべきか反事実的に推論して経路を切り開く階層型ナビゲーション手法を提案。

• SwarmDiff: 拡散トランスフォーマによる混雑環境下の群ロボット軌道計画
  群制御2025/5/1

  群ロボットのマクロ状態を確率密度関数で表し、条件付き拡散モデルとDiffusion Transformerでリスクを考慮した軌道を生成する階層的フレームワークを提案。

• AINav: 大規模言語モデルを用いた適応的インタラクティブナビゲーション
  ナビゲーション2025/3/1

  LLMによるタスク計画と強化学習によるスキルライブラリを組み合わせ、環境と能動的に相互作用して経路を切り開く適応的ナビゲーション手法を提案。

• CAMON: LLM対話による協調型マルチエージェント物体探索ナビゲーション
  マルチエージェントナビゲーション2024/7/1

  複数ロボットがLLMを用いた対話で役割分担とリーダー交代を行い、家庭内で複数の物体を効率的に探索・ナビゲーションする分散型フレームワークを提案。

• ASPIRe: 相互情報量近似を用いた情報に基づく軌道計画による目標探索・追跡
  目標探索・追跡2024/3/1

  限られた視野の雑然環境で移動目標を探索・追跡するため、シグマ点近似で相互情報量を効率的に評価し、適応的粒子フィルタ木で軌道を計画する手法を提案した。

• DOZE: 動的環境におけるオープン語彙ゼロショット物体ナビゲーションのためのデータセット
  ナビゲーション2024/2/1

  動く障害物や多様な物体、テキスト手がかりを含む高忠実度3Dシーンと18k以上のタスクからなるゼロショット物体ナビゲーション用データセットを提案し、既存手法の課題を明らかにした。

• VoroNav: Voronoi-based Zero-shot Object Navigation with Large Language Model
  2024/1/1
• Probabilistic Visibility-Aware Trajectory Planning for Target Tracking in Cluttered Environments
  2023/6/1