Siyu Li
School of Artificial Intelligence and Robotics
収録論文 20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
- 人間とロボットの協調における計画学習：適応的インタラクションのためのマルチモーダル強化学習VLA2026/9/21
家庭内で物体を探す際に、言語と身体動作を含むマルチモーダル信号を扱いながらユーザーを支援するロボットの対話方針を、強化学習で自動生成する手法を提案し、実世界でのユーザー研究で有効性を示した。
- Spheriverse: 実世界の球面観測による3Dシーン理解3Dシーン理解2026/9/8
球面画像とLiDARの大規模データセットを構築し、球面幾何を考慮した占有予測フレームワークSphereOccを提案して、セマンティック占有予測や3D物体検出のベンチマークで優れた性能を示した。
- HGeo-TopoMap: 階層的幾何事前情報によるトポロジカルマッピングの強化自動運転/トポロジカルマップ2026/7/1
自動運転のためのトポロジカルマップ生成において、逆透視マッピングによる道路構造マップと空間関係を活用し、中心線検出を階層的に強化する手法を提案した。
- TrajGenAgent: 人間の移動軌跡生成のための階層型LLMエージェント軌跡生成2026/6/1
モデルの微調整なしで、LLMエージェントの階層構造を用いて現実的な人間の移動軌跡を生成するフレームワークを提案した論文。
- BrickSim: インターロック式ブロック組立操作のための物理ベースシミュレータシミュレーション2026/3/1
スナップフィット機構を忠実に再現する、インターロック式ブロック組立のためのリアルタイム物理シミュレータを提案した。静的安定性予測で100%の精度を達成し、動的落下試験でも実世界の崩壊を正確に再現する。
- CoBEVMoE: 動的Mixture-of-Expertsによる異種性を考慮した協調知覚のための特徴融合協調知覚2025/9/1
BEV空間で動的に生成されるエキスパート群を用いて、エージェント間の特徴の類似性と異質性を明示的にモデル化する協調知覚フレームワークを提案し、BEVセグメンテーションと3D物体検出で最高性能を達成した。
- NRSeg: 走行世界モデルによるノイズ耐性BEVセマンティックセグメンテーション学習BEVセグメンテーション2025/7/1
走行世界モデルが生成する合成データのノイズに耐性のあるBEVセマンティックセグメンテーション学習フレームワークNRSegを提案。生成データの有用性を評価する指標と不確実性を考慮した予測手法を導入した。
- 360度を幻視する：局所シーン拡散と確率的プロンプティングによるパノラマ街路ビュー生成生成モデル2025/7/1
自動運転向けに、ステッチされたパノラマ画像を制御信号として一貫性のある360度パノラマ街路ビューを生成する初の手法Percep360を提案。局所シーン拡散法と確率的プロンプティング法で一貫性と制御性を実現。
- HierDAMap: 階層的視点事前分布による汎用的なドメイン適応BEVマッピングBEVマッピング/ドメイン適応2025/3/1
自動運転向けBEVマッピングの教師なしドメイン適応において、グローバル・スパース・インスタンスの3階層の視点事前知識を活用する汎用フレームワークHierDAMapを提案した論文。
- TS-CGNet: 時空間融合と中心線誘導拡散によるBEVマッピングBEV知覚2025/3/1
時空間融合と中心線誘導拡散モデルを組み合わせ、悪天候や低照度でも高精度なBEVセマンティックマップを生成するフレームワークを提案。
- GenMapping: 逆透視変換を活用したロバストなオンラインHDマップ構築自動運転/HDマップ2024/9/1
逆透視変換でカメラパラメータを学習から切り離し、3分岐の協調アーキテクチャとクロスビュー学習により、未知のカメラ設定でも汎化するオンラインHDマップ生成フレームワークを提案。
- グローバル場におけるマイクロロボット群の群制御運動計画フレームワーク群制御2024/6/1
グローバル場中のマイクロロボット群に対し、群制御による運動計画の理論的枠組みを構築し、STLCに必要な最小群数や制御・計画・効率のトレードオフを解析した研究。
- DTCLMapper: ベクトル化HDマップ構築のための二重時間一貫性学習自動運転/HDマップ2024/5/1
BEV知覚における時間融合の冗長性を抑えるため、インスタンス埋め込みと幾何マップを組み合わせた二重時間一貫性学習でベクトル化HDマップを構築する手法を提案。
- MambaMOS: 動きを考慮した状態空間モデルによるLiDARベース3次元移動物体セグメンテーション移動物体セグメンテーション2024/4/1
LiDAR点群の時系列情報から移動物体を切り出すタスクに対し、時間情報と空間情報の結合を強化する埋め込みと、物体の動きの時間的相関を捉える状態空間モデルを組み合わせた手法を提案し、ベンチマークで最高精度を達成した。
- Proactive Robot Control for Collaborative Manipulation Using Human Intent2023/11/1
- Deadlock-Free Collision Avoidance for Nonholonomic Robots2023/5/1
- Bi-Mapper: Holistic BEV Semantic Mapping for Autonomous Driving2023/5/1
- An End-to-End Human Simulator for Task-Oriented Multimodal Human-Robot Collaboration2023/4/1
- Multimodal Reinforcement Learning for Robots Collaborating with Humans2023/3/1
- Group-based control of large-scale micro-robot swarms with on-board Physical Finite-State Machines2022/8/1