Shuaicheng Liu
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーションVLA/実行制御3D形状補完VLA模倣学習
※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
- CLAP: 圧力フィードバックによる吸着マニピュレーションの閉ループ整合マニピュレーション2026/9/26
真空ラインの圧力信号をVLAポリシーに組み込み、吸着状態を観測可能にして把持の失敗を検知・中断し、実機で高精度な積み重ねを実現した。
- FutureRTC: 予測条件付きアクションチャンキングによるリアルタイムロボット実行VLA/実行制御2026/7/1
非同期VLA制御における予測と実行のずれを解消するため、実行時の観測と状態を予測するプラグアンドプレイ適応フレームワークを提案した。
- 球面調和関数による効率的なハイブリッドSE(3)等変ビジュモータフローポリシー：ロボット操作への応用マニピュレーション2026/3/1
球面調和表現を用いてSO(3)等変性を保証しつつ、点群と画像のハイブリッド視覚モダリティを動的に融合する特徴強調モジュールを導入し、高速サンプリングと安定した等変学習を両立するE3Flowを提案した。シミュレーションと実機で有効性を検証し、成功率と推論速度の向上を実証した。
- SeedPolicy: 自己進化型拡散ポリシーによるロボットマニピュレーションの時間軸スケーリングマニピュレーション2026/3/1
ゲート付き注意機構で長期文脈を圧縮する時間モジュールSEGAを拡散ポリシーに統合し、長期的なロボット操作タスクの性能を大幅に向上させた。
- LaS-Comp: 潜在空間と幾何空間の一貫性を利用したゼロショット3D形状補完3D形状補完2026/2/1
3D基盤モデルの幾何学的事前知識を活用し、学習なしで多様な部分観測から3D形状を補完する手法を提案。明示的な置換と暗黙的な精緻化の2段階設計で高精度な補完を実現した。
- RoboChallenge：実機ロボットによる具現化ポリシーの大規模評価VLA2025/10/1
多数のモデルとタスクを実機で評価するオンラインシステムRoboChallengeを構築し、初期ベンチマークTable30で最新VLAモデルを調査した。
- 汎化可能な両腕マニピュレーションのベンチマーク：CVPR 2025 MEISワークショップにおけるRoboTwin両腕協調チャレンジマニピュレーション2025/6/1
RoboTwinシミュレーションと実機ロボットを用いた両腕マニピュレーションの国際コンペを開催し、17タスクで64チームが競い、汎化可能な協調方策の知見をまとめた。
- FlowPolicy: 一貫性フローマッチングによる高速で堅牢な3Dフローベース方策模倣学習2024/12/1
3D点群を入力とし、一貫性フローマッチングで速度場の自己整合性を正規化することで、1ステップ推論でロボット操作方策を生成する手法を提案。