Shuguang Cui
収録論文 9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
- MaskVLA: 視覚マスキングによるVision-Language-Actionモデルの軌道過学習の抑制VLA2026/9/20
VLAモデルの微調整時にメインカメラの視覚情報をランダムに一部マスクすることで、手首カメラ情報の活用を促し、軌道過学習を防いで汎化性能とタスク成功率を向上させる手法を提案。
- CosmoH2G: 複雑な空間動作を伴う物体操作のためのハンドからグリッパーへの転移データセットとベースライン手法模倣学習/データセット2026/9/7
人間の手のデモンストレーションをロボットグリッパーに転移する際、複雑な空間動作（回転や反転を含む軌道）を扱えるようにするため、大規模なペアデータセットと2段階の生成フレームワークを提案した論文。
- ReFPO: フローマッチングポリシー勾配のためのリフロー正則化強化学習/生成ポリシー2026/6/1
フローマッチングポリシー勾配法に明示的なリフロー正則化を追加したオンライン強化学習手法を提案し、生成ポリシーの学習安定性と性能を向上させた。
- SQS: 自動運転におけるクエリベーススプラッティングによるスパース知覚モデルの強化自動運転知覚2025/9/1
スパースクエリから3Dガウシアンを予測する自己教師ありスプラッティング事前学習を導入し、占有予測や3D物体検出などの自動運転知覚タスクの性能を向上させた研究。
- RoboSeek: 物体と対話しながら学ぶロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/9/1
3D再構成で実環境をシミュレーションに再現し、強化学習とクロスエントロピー法で方策を訓練、real2sim2real転移で実機に展開する長期マニピュレーションの枠組みを提案。
- RoboMemory: 物理エンボディドシステムにおける対話型環境学習のための脳に着想を得たマルチメモリエージェントフレームワークVLA2025/8/1
脳に着想を得て空間・時間・エピソード・意味記憶を統合したフレームワークを提案し、長期的な計画と対話型学習を実現してEmbodiedBenchで成功率を26.5%向上させた。
- CLEA: 動的環境におけるタスク実行を強化する閉ループ型身体性エージェントVLA2025/3/1
4つのオープンソースLLMを機能分離して組み合わせ、環境記憶に基づく対話型タスク計画とマルチモーダル実行批評による階層的再計画を備えた閉ループ身体性エージェントを提案し、実環境で成功率と完了率を大幅に改善した。
- VisionPAD: 自動運転のための視覚中心の事前学習パラダイム自動運転/自己教師あり学習2024/11/1
画像のみを教師信号に3Dガウシアンスプラッティングで多視点表現を再構成し、ボクセル速度推定と多フレーム測光整合性で自動運転向け視覚モデルを自己教師あり事前学習する手法。
- Distributed Multi-agent Meta Learning for Trajectory Design in Wireless Drone Networks2020/12/1