Qipeng Liu

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

• Triplet2Track: オブジェクト中心表現を用いた信頼性の高い長期的操作のための階層システム
  操作学習2026/8/24

  長期的なロボット操作の信頼性を高めるため、人間の動画を活用し、高レベルのサブゴールをインスタンスに基づくトリプレットとして表現し、実行とオンライン再計画を行う閉ループ模倣学習システムを提案した。

• 練習が方策を生む：人間のデモンストレーションなしでロボット能力をブートストラップし強化する
  操作2026/7/1

  本論文は、人間のデモンストレーションなしでロボットが自律的に経験を蓄積し、再利用可能な行動を経て効率的な視覚運動ポリシーへと能力を進化させる自己改善型の階層的エージェントHEROを提案する。

• FAWAM: 力覚を考慮した世界行動モデルによる閉ループ接触リッチ操作
  マニピュレーション2026/6/1

  接触を伴う操作タスクにおいて、力覚情報を認識・予測・実行時補正の3段階で活用するモデルを提案し、成功率を大幅に向上させた。

• CLASH: 拡張Sim-to-realハイブリダイゼーションによる衝突学習でリアリティギャップを埋める
  sim2real2026/2/1

  不完全なシミュレータから衝突モデルを蒸留し、少数の実衝突データで微調整することで、衝突を含むタスクのsim-to-real転移精度を高めるフレームワークを提案。

• デジタルからフィジカルへ：物理知能のための自律型コーチとしてのデジタルエージェント
  VLA2026/1/1

  LLMエージェントが強化学習や模倣学習のタスク設計・デバッグ・最適化を自律的に行うベンチマークEmboCoach-Benchを提案し、人間設計を上回る性能を実証した。