Quanyi Li

収録論文 19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

• 遅い脳、速いプランナー：遅延耐性を持つVLM拡張都市ナビゲーション
  ナビゲーション2026/6/1

  歩道ナビゲーションのプランナーが苦手な状況で、VLMを使って候補軌道を選び、遅延を補償する融合層で実時間制御を維持する手法を提案した。

• 意味的に汎化可能な計画のための接地された世界モデル
  VLA/計画2026/4/1

  視覚と言語を整合させた潜在空間で世界モデルを学習し、行動の将来結果とタスク指示の類似度で行動を評価するMPC手法を提案。未見の視覚信号や指示表現を含むベンチマークで従来のVLAを大幅に上回る汎化性能を示した。

• RAP: 3Dラスタライゼーションで強化するエンドツーエンド計画
  自動運転/エンドツーエンド計画2025/10/1

  フォトリアルな描画の代わりに注釈付きプリミティブの軽量ラスタライズで走行データを拡張し、特徴空間アライメントで実環境に転移する計画手法を提案。4つの主要ベンチマークで最高性能を達成。

• VLAは閉じた世界に留まるが、新規指示への汎化能力を持つ
  VLA2025/5/1

  VLAの内部表現を推論時に操作することで、学習済みタスクのスキルを組み合わせて新規タスクを実行できることを示し、新ベンチマークLIBERO-OODで評価した。

• 自律型マイクロモビリティに向けたスケーラブル都市シミュレーション
  sim2real2025/5/1

  都市環境での自律マイクロモビリティのための高性能シミュレーションプラットフォームURBAN-SIMと、8つのタスクからなるベンチマークURBAN-BENCHを提案し、多様なロボットで評価した。

• GLEAM: 複雑な3D屋内環境における能動的マッピングのための汎化可能な探索方策の学習
  能動的マッピング/探索2025/5/1

  合成・実スキャンの1,152シーンからなる大規模ベンチマークGLEAM-Benchを構築し、意味表現と長期目標・ランダム化戦略で未知の複雑シーンでも高被覆・高精度に探索する汎化可能な能動的マッピング方策を提案した。

• 代理価値伝播による能動的な人間関与からの学習
  模倣学習2025/2/1

  人間の介入とデモンストレーションを代理価値関数で表現し、TD学習で伝播させることで、報酬なしに方策を最適化する手法を提案した。

• MetaUrban: 都市マイクロモビリティのための身体性AIシミュレーションプラットフォーム
  sim2real2024/7/1

  都市空間における配送ロボットや電動車椅子などのマイクロモビリティ向けに、歩行者や動的物体を含む無限の都市シーンを生成できる構成可能なシミュレーションプラットフォームを提案し、強化学習・模倣学習のベースラインを構築した。

• H∞ロコモーション制御の学習
  歩行2024/4/1

  四足歩行ロボットの頑健な歩行制御を、状態に依存した学習可能な外乱との敵対的相互作用として定式化し、H∞制約で安定に最適化する手法を提案した。

• GenNBV: 能動的3D再構成のための汎化可能な次善視点ポリシー
  能動的3D再構成2024/2/1

  強化学習を用いて、任意の視点から撮影できるドローンの次善視点ポリシーを学習し、未知の大規模物体でも高い被覆率で3D再構成を自動化した。

• Hybrid Internal Model: Learning Agile Legged Locomotion with Simulated Robot Response
  2023/12/1
• ScenarioNet: Open-Source Platform for Large-Scale Traffic Scenario Simulation and Modeling
  2023/6/1
• Guarded Policy Optimization with Imperfect Online Demonstrations
  2023/3/1
• TrafficGen: Learning to Generate Diverse and Realistic Traffic Scenarios
  2022/10/1
• Human-AI Shared Control via Policy Dissection
  2022/6/1
• Efficient Learning of Safe Driving Policy via Human-AI Copilot Optimization
  2022/2/1
• Safe Driving via Expert Guided Policy Optimization
  2021/10/1
• MetaDrive: Composing Diverse Driving Scenarios for Generalizable Reinforcement Learning
  2021/9/1
• Improving the Generalization of End-to-End Driving through Procedural Generation
  2020/12/1