Qiang Liu

収録論文 15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

• 離散VLAモデルによるヒューマノイドの移動操作
  VLA2026/9/28

  ヒューマノイドの全身動作を部位ごとの離散トークンに分解し、言語モデルの語彙を拡張して学習・リアルタイム制御を可能にしたVLAモデルHolo-Mを提案。

• 任意形状の中継面を用いた3Dガウシアン過渡レンダリングによる非視線計測
  非視線計測2026/6/19

  平面壁や密なサンプリングを仮定せず、任意形状の中継面からの測定データを用いて隠れたシーンを3Dガウシアンで表現し、微分可能な過渡レンダリングで直接再構成する手法を提案。実データで最先端の精度を達成した。

• KG-ASG: 衝突知識に基づく閉ループ敵対的シナリオ生成と主犯・支援車両の帰属
  自動運転シナリオ生成2026/5/1

  自動運転の安全性検証のため、衝突知識ベースと軽量な衝突専門家を用いて、主な敵対車両と支援車両の役割を推定し、実行可能で原因が明確な多車両衝突シナリオを生成するフレームワークを提案した。

• RoboSSM: 状態空間モデルによるスケーラブルな文脈内模倣学習
  模倣学習2025/9/1

  Transformerの代わりに状態空間モデル(Longhorn)を用いた文脈内模倣学習手法を提案し、長い文脈のプロンプトでも効率的に推論できることを示した。

• OpenAI o1モデルの計画能力：実現可能性・最適性・汎化性の評価
  LLM計画2024/9/1

  OpenAIのo1モデルの計画能力を、制約の多いタスクや空間的に複雑な環境で評価し、制約遵守や状態遷移管理に優れる一方、冗長な行動や空間的汎化に課題があることを明らかにした。

• DaDu-Corki：身体性AIロボットマニピュレーションのためのアルゴリズム・アーキテクチャ協調設計
  マニピュレーション2024/7/1

  LLM推論・ロボット制御・通信を分離し、近未来の軌道予測と専用ハードウェアでマニピュレーションを高速化・省エネ化する協調設計フレームワークを提案。

• スケーラブルな生成モデルによる動作計画タスクの解決
  自動運転2024/7/1

  運転シーンのダイナミクスを学習する生成モデルを提案し、シミュレーション・計画・オンライン学習に活用できることを示した。

• AdaMap: High-Scalable Real-Time Cooperative Perception at the Edge
  2023/9/1
• Imitation with Spatial-Temporal Heatmap: 2nd Place Solution for NuPlan Challenge
  2023/6/1
• LLM+P: Empowering Large Language Models with Optimal Planning Proficiency
  2023/4/1
• Planning-oriented Autonomous Driving
  2022/12/1
• Factor Graph Accelerator for LiDAR-Inertial Odometry
  2022/9/1
• Metric Residual Networks for Sample Efficient Goal-Conditioned Reinforcement Learning
  2022/8/1
• Operator Deep Q-Learning: Zero-Shot Reward Transferring in Reinforcement Learning
  2022/1/1
• PI-BA Bundle Adjustment Acceleration on Embedded FPGAs with Co-observation Optimization
  2019/5/1