Sichao Liu
École Polytechnique Fédérale de Lausanne
収録論文 11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
- 想像した通りに実現する：視覚プランと行動の整合学習マニピュレーション2026/9/27
世界行動モデルが生成する視覚的予測を目標条件付き提案として扱い、凍結した行動条件付き世界モデルとの予測一致度をフィードバックにFlow Policy Optimizationで行動ヘッドを最適化する手法を提案。実機UR5の4タスクで成功率を43.4%から75.1%に向上させた。
- Robot-GST: 幾何学的時空間ロボット方策の表現と評価sim2real2026/9/27
RGB-D観測から3DガウススプラッティングとSAM3Dで高忠実度なロボット環境を構築し、実行前に行動候補をシミュレーション評価することで長期マニピュレーションの信頼性を高める枠組みを提案した。
- ロボットは点字を読めるか？―模倣学習による接触適応で触覚点字認識を実現触覚2026/9/25
触覚点字を読むロボットが、認識前に接触品質を評価し姿勢を修正する適応的接触フレームワークを提案。模倣学習で接触調整を学び、点字の再構成精度を向上させた。
- CAMP: 制約空間における協調的なアーム・ハンド動作計画マニピュレーション2026/9/24
アームとハンドの協調動作を必要とする制約環境でのマニピュレーションに向け、ハンド探索とアーム緩和を組み合わせた高成功率な動作計画手法CAMPを提案した。
- 衝撃を考慮した巧みなキャッチングのための結果感度に基づく動作探索マニピュレーション2026/9/24
強化学習の教師が失敗するタスク条件を修復し、衝撃緩和を考慮した巧みなキャッチングを実現する模倣学習のための動作探索手法を提案した。
- GraspTune: 触覚駆動による把持実行の微調整で堅牢な把持を実現マニピュレーション2026/9/21
視覚的な把持提案を触覚フィードバックで実行段階で修正し、安定した把持成功率を大幅に向上させるフレームワークを提案。
- ロボットのための視覚ベース触覚知能：センシング、学習、身体化された操作触覚2026/8/16
視覚ベース触覚センサ（VBTS）のハードウェア、学習手法、シミュレーション、データセットを統合したレビュー論文。接触による変形を画像化するVBTSのパイプライン全体を俯瞰し、今後の課題と方向性を示す。
- スプライン方策：ロボット方策の構造化表現模倣学習2026/6/1
ロボット操作の模倣学習において、固定解像度のアクションチャンクの代わりにスプラインパラメータを予測する構造化表現を提案し、連続軌跡の生成や制御への応用を可能にした。
- ロボット操作のためのワールドモデル：サーベイサーベイ2026/6/1
ロボット操作におけるワールドモデルの研究を、予測する未来表現、行動との接続、使用タイミングの3つの観点から体系的に整理し、5つの表現ファミリーと機能的分類を提案したサーベイ論文。
- 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。
- 幾何学を考慮した方策模倣模倣学習2025/10/1
模倣学習を実演の幾何学的曲線として捉え、距離場から進行流と吸引流を導出することで、拡散ベースの方策より高成功率かつ20倍高速でメモリ効率の良いロボット制御を実現した。