Qi Liu
収録論文 28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
- MaskVLA: 視覚マスキングによるVision-Language-Actionモデルの軌道過学習の抑制VLA2026/9/20
VLAモデルの微調整時にメインカメラの視覚情報をランダムに一部マスクすることで、手首カメラ情報の活用を促し、軌道過学習を防いで汎化性能とタスク成功率を向上させる手法を提案。
- Vorch-Omni: 視覚と聴覚のマルチタスク統合オーケストレーション音声映像生成2026/8/6
音声と映像の生成・編集・参照合成を単一モデルで統一的に扱うマルチタスクフレームワークを提案し、条件付けマスクとタスク識別子により多様な入出力構成を柔軟に処理する。
- Dreamer-SAC: 潜在世界モデルにおけるオフポリシー学習によるサンプル効率的な自動運転自動運転/強化学習2026/8/1
自動運転向けに、世界モデルとソフトアクタークリティックを組み合わせ、潜在空間でオフポリシー学習するフレームワークを提案。短いロールアウトとnステップ目標推定により、少ない実環境インタラクションで高い性能を達成した。
- MathCoPilot: 数学研究のための人間とAIの共生パラダイムを実現する対話型システム定理証明2026/7/16
数学者が高レベルの方向性を指示し、AIエージェントが詳細な形式化と証明を実行する、人間参加型の数学研究支援システムMathCoPilotを提案した。
- AnchorVLA: 離散的な意思決定と連続的な軌道を橋渡しする視覚言語行動計画自動運転/VLA2026/7/1
自動運転の計画において、高レベルの意思決定を表すアンカートークンと、その残差空間での連続軌道生成を組み合わせたVLA計画フレームワークを提案した。
- PrismAD: 意味的Mixture-of-Plannersによる分離型計画法を用いたエンドツーエンド自動運転自動運転2026/7/1
自動運転の計画タスクを、相互作用・幾何・意図の3つの専門家に分離し、意味的ルーターで適応的に統合するフレームワークを提案した。
- UR-VC: 時間由来の進捗指標に対する教師なしロボット価値補正操作学習2026/7/1
デモンストレーションの時間正規化を進捗ラベルとして使う際のノイズを、他エピソードの類似状態から補正する教師なし・学習不要の手法を提案した。
- エージェント型強化学習によるロボット操作の堅牢な実行学習マニピュレーション2026/7/1
実行品質を評価する指標と、高レベル意思決定で実行を回復するエージェント型強化学習フレームワークを提案し、LIBEROベンチマークで成功率を大幅に向上させた。
- 理解しながら行動する：リアルタイム視覚言語行動モデルのための非同期意味・行動分離VLA2026/6/1
既存のVLAモデルを改造せず、意味理解と行動生成を非同期に分離し、低頻度で意味条件を更新しつつ高頻度で行動を出力することで、低遅延な閉ループ制御を実現する枠組みを提案した。
- MaMi-HOI：大域的な運動学と局所的な幾何学の調和による人間と物体のインタラクション生成人間と物体のインタラクション生成2026/5/1
人間と物体のインタラクション生成において、拡散モデルの深層化で物体の幾何学情報が失われる「幾何学的忘却」問題を発見し、それを補正するアダプタと運動学的調和アダプタを備えた階層的フレームワークを提案した。
- RobotEQ: 具身AIにおける受動的知能から能動的知能への移行具身AI/ベンチマーク2026/5/1
ロボットが明示的な指示なしに社会的規範を理解し遵守できるかを評価する、能動的知能のための最初のベンチマークRobotEQを提案した論文。
- 運動学を考慮した潜在世界モデルによるデータ効率的な自動運転自動運転2026/3/1
自動運転のための世界モデルに車両の運動学情報を組み込み、潜在状態の遷移を物理的に意味のある動きに基づかせることで、サンプル効率と運転性能を向上させた。
- SunnyParking: 人間らしい駐車のためのマルチショット軌道生成と運動状態認識自動運転/駐車計画2026/2/1
駐車時の前進・後退などの運動状態を明示的に予測する二分岐型End-to-Endモデルを提案し、複雑な切り返し駐車でも物理的に実行可能で人間らしい軌道を生成できるようにした。
- DSCD-Nav: 物体ナビゲーションのための二立場協調討論ナビゲーション2026/1/1
視覚言語モデルを用いた物体ナビゲーションにおいて、タスク理解と安全・情報バランスの二つの立場から協調的に討論させ、合意形成で行動を決定する手法を提案。不確実な選択には軽量な追加確認を行うことで、探索の冗長性を減らし成功率と経路効率を改善した。
- Vision-Language-Actionモデルの解剖学：モジュールからマイルストーン、課題までVLA2025/12/1
VLAモデルの基本構成から歴史的発展、そして表現・実行・汎化・安全性・データセットと評価という5大課題を整理したサーベイ論文。
- CREPES-X: 階層型方位・距離・慣性による直接協調相対姿勢推定システム群制御2025/12/1
小型ハードウェアと二段階の階層推定器により、方位外れ値に頑健で高精度なマルチロボット間の相対姿勢推定を実現した。
- HQ-OV3D: 拡散モデルに基づく高品質ボックスオープンワールド3D検出フレームワーク3D検出2025/8/1
拡散モデルを用いて高品質な擬似ラベルを生成・精錬し、オープンボキャブラリ3D検出の精度を向上させるフレームワークを提案。
- MASH: 単一人型ロボットの歩行のための協調的異種マルチエージェント強化学習歩行2025/8/1
単一人型ロボットの各肢を独立エージェントとして扱い、全体批評器を共有する協調的異種マルチエージェント強化学習により、歩行制御の学習効率と全身協調を改善する手法を提案。
- 不整地における階層型強化学習による四足ロボットの動的ボール操作マニピュレーション2025/4/1
四足ロボットが不整地でボールをドリブルするため、高レベル方策が事前学習済みの低レベルスキルを切り替える階層型強化学習フレームワークを提案し、実機実験で有効性を示した。
- マルチエージェント安全臨界シナリオの意思決定のための動的残差安全強化学習安全強化学習2025/4/1
弱から強への理論をマルチエージェント意思決定に初導入し、動的残差安全強化学習フレームワークで衝突率を最大92.17%削減した研究。
- 混雑推定を用いた安全な地図なしナビゲーションのための階層強化学習ナビゲーション2025/3/1
環境の混雑度を考慮したサブゴール更新と安全強化学習による低レベル制御を組み合わせ、局所解に陥りやすい屋内環境での地図なしナビゲーションを実現した。
- MASQ: 四足歩行ロボット単体の歩容学習のためのマルチエージェント強化学習歩行2024/8/1
四足ロボットの各脚をエージェントとみなし、グローバルクリティックを共有するマルチエージェント強化学習で歩容を学習させ、収束の高速化と実環境での頑健性向上を実現した。
- Graph Reinforcement Learning Application to Co-operative Decision-Making in Mixed Autonomy Traffic: Framework, Survey, and Challenges2022/11/1
- An Ensemble Learning Framework for Vehicle Trajectory Prediction in Interactive Scenarios2022/2/1
- Graph Convolution-Based Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Decision-Making in Mixed Traffic Environments2022/1/1
- Decision-Making Technology for Autonomous Vehicles Learning-Based Methods, Applications and Future Outlook2021/7/1
- A Survey on Sensor Technologies for Unmanned Ground Vehicles2020/7/1
- IROS 2019 Lifelong Robotic Vision Challenge -- Lifelong Object Recognition Report2020/4/1