Tianle Liu

収録論文 7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

• F4R: 失敗駆動型の認識・再構築・洗練・再展開によるロボットの継続的自己改善
  マニピュレーション2026/9/28

  ロボットの失敗を自動で診断し、シミュレーション環境で再構築して強化学習で改善する閉ループ学習フレームワークを提案。実世界での追加デモ収集なしに、4つのマニピュレーションタスクで高い成功率を達成した。

• 前方・逆動的ゲーム統合フレームワークによるマルチエージェント軌道計画の高度化
  群制御2026/8/1

  未知の目的関数を持つ非線形システムにおけるマルチエージェント軌道計画を、KL正則化と状態依存重みを導入した動的ゲームと、最大エントロピー逆強化学習による逆ゲームモジュールを組み合わせて解く手法を提案した。

• Discrete-WAM: 世界モデルとポリシー学習のための統一離散ビジョン・アクショントークン編集
  自動運転/世界モデル2026/6/1

  自動運転向けに、視覚観測・未来状態・高次決定・自車行動を共通の離散トークン空間で表現し、世界モデルとポリシーを統合学習するフレームワークを提案した。

• GS-Playground: 視覚に基づくロボット学習のための高スループット写実的シミュレータ
  シミュレーション2026/4/1

  3Dガウススプラッティングと並列物理エンジンを統合した高速写実シミュレータを開発し、視覚ベースの強化学習を大規模に加速する。

• Dexbotic: オープンソース視覚-言語-行動ツールボックス
  VLA2025/10/1

  複数のVLAモデルを単一環境で再現・開発できるPyTorchベースのオープンソースツールボックスを提供し、高性能な事前学習済みモデルも公開した。

• セマンティック誘導を用いたガウススプラッティングによるマルチロボット自律3D再構成
  マルチロボット再構成2024/12/1

  3Dガウススプラッティングとオープン語彙セマンティックセグメンテーションを組み合わせ、複数ロボットが協調して大規模シーンを高品質かつ効率的に自律再構成する集中型フレームワークを提案した。

• 宇宙分散型宇宙機の自己再構成戦略
  宇宙ロボティクス2024/11/1

  模倣学習と強化学習を組み合わせてモジュールの運搬順序を学習し、ロボットアームの動作計画により軌道上で宇宙機を自己再構成する手法を提案した。