Shuning Zhang
Tsinghua University
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
所属歴（論文より）: Tsinghua University（〜2026） ／ The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（〜2026）
VLAナビゲーション3Dビジュアルグラウンディング経路計画測位・センサフュージョン
※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
- 強化学習ファインチューニングによる協調マルチエージェント視覚言語行動モデルVLA2026/9/29
事前学習済みVLAを3段階の強化学習ファインチューニングでマルチロボット協調に適応させ、初期化対応データ収集・オフライン信用フィルタリング・潜在空間オンラインRLにより成功率を大幅に向上させた。
- 共有鳥瞰図による空陸協調型視覚言語ナビゲーションナビゲーション2026/9/3
UAVとUGVが協調する空陸協調型VLNの初の訓練不要ベースラインを提案し、共有鳥瞰図を用いて協調動作を実現、成功率77%を達成した。
- UniGround: トレーニング不要のシーン解析によるユニバーサル3Dビジュアルグラウンディング3Dビジュアルグラウンディング2026/3/1
3Dシーン内の物体を自然言語記述で特定する3Dビジュアルグラウンディングにおいて、既存の候補生成と視覚情報のボトルネックを解決するゼロショットフレームワークUniGroundを提案した。
- HERO: 移動可能障害物を考慮した階層的走行可能3Dシーングラフによる身体性ナビゲーションナビゲーション2025/12/1
操作可能な障害物を通路として扱う階層的3Dシーングラフを構築し、障害物のある環境でのナビゲーション効率と到達性を大幅に改善した。
- RobustVLA: マルチモーダル摂動に対する視覚-言語-行動モデルのロバスト性VLA2025/10/1
VLAモデルの17種類の摂動に対するロバスト性を評価し、行動が最も脆弱であることを発見。出力と入力の両方に対するロバスト化手法を提案し、LIBEROで大幅な性能向上を達成。
- 動的環境におけるUAV経路計画のための物理情報ニューラルネットワーク手法経路計画2025/10/1
物理情報ニューラルネットワーク（PINN）を用いて、動的な風場におけるUAVの動的に実行可能で衝突のない軌道を学習するフレームワークを提案し、従来手法より優れた性能を示した。
- DreamNav: 軌道ベースの想像フレームワークによるゼロショット視覚言語ナビゲーションVLA2025/9/1
自己中心視点のみを用いて、軌道レベル計画と能動的想像を統合したゼロショット視覚言語ナビゲーション手法を提案し、VLN-CEと実世界でSOTAを達成した。
- 平面アレイUWB/GPS/IMU/気圧センサ統合による高精度クライミングロボット測位測位・センサフュージョン2025/9/1
GPS遮蔽やUWB非見通し環境に対応するため、平面アレイUWB・GPS・IMU・気圧計を注意機構で融合しUKFで軌道を精錬する測位システムを提案し、実環境で0.48mの精度を達成した。