Shuo Liu
収録論文 23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
- DR-MPC：脚式移動のための高速で実行可能な動力学緩和モデル予測制御歩行2026/9/17
脚式ロボットの歩行制御において、動力学制約を二次ペナルティに緩和し、接触を考慮した入力パラメータ化と専用の内点法ソルバを組み合わせることで、従来手法より大幅に高速なモデル予測制御を実現し、四足歩行ロボットで検証した。
- ミンコフスキー演算による制御バリア関数：多面体環境での安全なナビゲーション安全制御2026/8/3
多面体ロボットと多面体障害物の正確な符号付き距離関数をミンコフスキー演算と凸最適化で計算し、非平滑制御バリア関数に統合して安全な制御を実現する手法を提案した。
- MolmoMotion: 言語指示による3D点軌跡予測動作予測2026/6/17
言語指示に基づいて物体上の3D点の将来軌跡を予測するモデルと、大規模データセット・ベンチマークを構築した論文。
- RICH-SLAM: レーダSLAMとインクリメンタル・連続ヒルベルト写像SLAM2026/6/1
レーダ計測の疎らさとノイズに対処するため、Rao-Blackwellized粒子フィルタとヒルベルト空間のガウス過程写像を組み合わせたレーダSLAMフレームワークを提案し、連続的で不確実性を考慮した占有地図を生成する。
- 距離場とCBFへの意味的リスクの埋め込みによるオンラインモノキュラー安全制御安全制御2026/6/1
単眼カメラ映像から意味的リスクを距離場に埋め込み、CBFベースの安全ナビゲーションをオンラインで実現するフレームワークを提案した。
- マルチエージェント強化学習によるクロスモーダルナビゲーションナビゲーション2026/5/1
視覚と音響などの異なるモダリティを持つ軽量エージェント群が協調してナビゲーションを行うMARLフレームワークCRONAを提案し、単一エージェントより性能と効率が向上することを示した。
- MolmoAct2: 実世界展開のための行動推論モデルVLA2026/5/1
実世界展開に適した完全オープンな行動推論モデルMolmoAct2を提案し、空間推論に特化したVLMバックボーン、新しいデータセット、オープンな行動トーカナイザ、適応的推論機構などを導入して性能と効率を向上させた。
- 凸多面体間の障害物回避のための制御バリア関数を用いた反復凸最適化障害物回避/MPC/制御バリア関数2026/3/1
凸多面体ロボットと障害物の正確な最近点計算から支持超平面を導出し、線形離散時間制御バリア関数制約を構築。反復凸MPC-DCBFフレームワークにより、非線形ダイナミクスでも高速なオンライン安全制御と軌道計画を実現した。
- MolmoSpaces：ロボットナビゲーションとマニピュレーションのための大規模オープンエコシステムsim2real2026/2/1
23万以上の多様な屋内環境と13万の物体アセットを備え、MuJoCoやIsaacなど複数シミュレータで使えるオープンなロボットベンチマーク基盤を構築し、実機との高い相関を示した。
- VLS: 視覚言語モデルによる事前学習済みロボット方策の誘導VLA2026/2/1
凍結した拡散・フローマッチング方策のサンプリングを、視覚言語モデルが生成する報酬で推論時に誘導し、再学習なしで空間・タスクの分布シフトに適応させる手法。
- RRT^η: 算術幾何平均ロバスト性を用いたSTL仕様からのサンプリングベース運動計画と制御運動計画2026/2/1
STL仕様を満たす制御列を生成するサンプリングベース計画法で、従来のmin-maxロバスト性の代わりに算術幾何平均ロバスト性を導入し、滑らかな評価で効率的な木探索を実現した。
- FORGE-Tree: 拡散強制と木探索による長期的ロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/10/1
凍結したVLAエンコーダに拡散強制ヘッドとモンテカルロ木拡散を組み合わせ、軌道を局所的に修正しながら長期的な操作タスクの成功率を向上させる制御層を提案。
- 制御バリア関数による障害物回避のための安全性学習障害物回避2025/9/1
複雑な形状のロボットでも障害物回避を可能にするため、残差ニューラルネットワークでクリアランスを予測し、制御バリア関数と組み合わせて安全な軌道を生成する手法を提案した。
- 多様なスタイルのマルチビークルとのインタラクティブ意思決定のための拡張平均場ゲーム自動運転2025/9/1
異なる運転スタイルを定量化して平均場ゲームに組み込み、安全クリティカルな車線変更アルゴリズムを提案し、NGSIMデータで検証した。
- MolmoAct: 空間で推論できる行動推論モデルVLA2025/8/1
知覚・計画・制御を3段階で統合し、深度を考慮した知覚トークンから編集可能な軌道計画を生成して低レベル行動を予測するロボット基盤モデルを提案。シミュレーションと実世界で高い性能を示し、1万件超の軌道データセットも公開した。
- VIMS: 水中環境における視覚・慣性・磁気・ソナーSLAMシステムSLAM2025/6/1
低コスト単一ビームソナーと磁気コイルによる磁気署名を活用し、水中でのスケール推定とループ閉じ込みを改善する新しいSLAMシステムを提案した。
- 多面体間の安全なナビゲーションのためのミンコフスキー演算に基づく制御バリア関数安全ナビゲーション2025/4/1
多面体ロボットと多面体障害物間の正確な符号付き距離関数をミンコフスキー差空間での凸最適化として定式化し、微分可能最適化により制御バリア関数を構築する手法を提案した。
- A-OctoMap: オンライン経路計画のための適応型OctoMap経路計画2024/6/1
階層的データ構造を用いた適応型OctoMapを提案し、ダウンサンプリング時の幾何情報保持と固定解像度マップでの経路探索を改善して、JPSの成功率向上と経路長短縮を実現した。
- 制御バリア関数を用いた動的障害物回避のための安全臨界計画と制御障害物回避2024/3/1
凸ポリトープから離散時間高次制御バリア関数を生成し、モデル予測制御と組み合わせることで、障害物の境界方程式を必要とせずに動的環境での衝突回避軌道を生成するフレームワークを提案した。
- Sensor Misalignment-tolerant AUV Navigation with Passive DoA and Doppler Measurements2024/2/1
- Auxiliary-Variable Adaptive Control Barrier Functions for Safety Critical Systems2023/4/1
- Iterative Convex Optimization for Model Predictive Control with Discrete-Time High-Order Control Barrier Functions2022/10/1
- Multi-Fingered Robotic Grasping: A Primer2016/7/1