Qingqiu Huang

収録論文 5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

• ロボット学習における潜在アクションの重要要素
  ロボット学習2026/8/20

  ロボット操作のための潜在アクションモデル（LAM）の設計選択を体系的に比較し、41の設計選択肢を3次元で評価。VLMバックボーンの微調整が下流のポリシー学習に有効であることを示した。

• 暗黙的ドリフト方策：条件付き専門家幾何による一段階行動生成
  模倣学習/行動生成2026/6/1

  拡散やフローマッチングに基づく生成行動ポリシーは反復サンプリングが遅いため、一段階生成を提案。訓練時のドリフト補正を明示的なベクトル場推定なしで取り込む暗黙的ドリフト方策(IDP)を導入し、2D・3D・実世界操作タスクで有効性を実証した。

• データ非対称潜在想像と再ランキングによる3Dロボット模倣学習
  模倣学習2026/5/1

  低品質な軌跡データを活用するため、3D点群の潜在世界モデルによる想像ロールアウトとタスク完了スコアラによる再ランキングを組み合わせたフレームワークDALI-Rを提案し、模倣学習の成功率を向上させた。

• ノイズから意図へ：残差ブリッジによる生成的VLAポリシーのアンカリング
  VLA2026/4/1

  生成的VLAポリシーを「ノイズからの生成」から「意図からの精緻化」へと転換し、スペクトル解析で制御を低周波の意図と高周波の残差に分離して、残差拡散ブリッジで局所ダイナミクスを精緻化するResVLAを提案した。

• Percept-WAM: 知覚強化型世界認識行動モデルによる堅牢なエンドツーエンド自動運転
  自動運転VLA2025/11/1

  2D/3D知覚を単一の視覚言語モデルに統合し、World-PV/World-BEVトークンとグリッド条件付き予測で長尾・遠距離・小物体に強い自動運転モデルを提案。