Tianlun Li

収録論文 4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

• ABot-M0.5: 移動と操作を統合した世界行動モデル
  VLA/移動操作2026/7/1

  移動操作ロボットのための世界行動モデルを提案し、時間粒度・行動空間・学習と推論の整合性を揃えることで、長期的なタスク実行の精度とロバスト性を向上させた。

• ST-WAM: 視覚分布シフト下でのロバストな操作のための意味的時間的世界行動モデル
  操作2026/7/1

  視覚分布の変化に頑健なロボット操作のため、DINOv3特徴を共有表現として用いる意味的時間的世界行動モデル(ST-WAM)を提案し、将来予測と履歴検索を改善した。

• ABot-N1: 汎用視覚言語ナビゲーション基盤モデルへの一歩
  ナビゲーション2026/7/1

  視覚と言語を統合したナビゲーション基盤モデルABot-N1を提案。認知と制御を分離し、ピクセル目標と明示的な推論で汎用性・堅牢性・解釈性を両立する。

• POINav: 実世界の視覚言語ナビゲーションにおける最終メートル到達のベンチマークと性能向上
  ナビゲーション2026/5/1

  実世界のPOI（関心地点）ゴールナビゲーションのための初のクローズドループ評価ベンチマークPOINav-Benchを構築し、POI推論を行うBrainモジュールと連続ウェイポイント予測を行うActionモジュールからなるフレームワークを提案した。