Tong Li
Xidian University
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
- 賢く記憶する：ロボット記憶のための視覚履歴圧縮と双曲経験空間VLA/記憶2026/8/15
長期的なロボットポリシーのために、視覚履歴を圧縮し、経験を双曲空間で階層的に保存・活用するプラグインモジュールを提案。pi0に適用し、LIBERO-Plusで成功率を向上させた。
- 拡散強化学習に基づくオンライン3Dビンパッキングの空間戦略最適化強化学習/ビンパッキング2026/4/1
オンライン3Dビンパッキング問題に対し、拡散モデルをアクターネットワークに用いた強化学習アルゴリズムを提案し、従来のDRL手法より詰め込めるアイテム数を大幅に改善した。
- VitaTouch: 製造業におけるロボット品質検査のための特性認識型視覚-触覚-言語モデル触覚/品質検査2026/4/1
視覚情報だけでは困難な材料特性の推定と自然言語による属性記述を実現するため、視覚・触覚・言語を統合したモデルVitaTouchを提案し、データセットVitaSetを構築して性能を評価した。
- VLM-DEWM: 製造業における検証可能で堅牢な視覚言語プランニングのための動的外部世界モデルVLA2026/2/1
VLMの推論と世界状態管理を分離し、永続的で照会可能な外部世界モデルで検証・回復を行う認知アーキテクチャを提案し、状態追跡精度と回復成功率を大幅に改善した。
- CSMapping: 自動運転のためのスケーラブルなクラウドソーシング意味地図構築とトポロジー推論自動運転地図構築2025/12/1
低コストセンサのノイズに頑健な生成事前分布と制約付き最適化を用いて、クラウドソーシングデータから高精度な意味地図と道路中心線を生成するシステムを提案。
- 人間のデモを超えて：VLA学習用データを生成する拡散ベース強化学習VLA2025/9/1
拡散モデルを用いた強化学習で高品質・低分散な軌道を生成し、人間のデモなしでVLAモデルを学習させる手法を提案。LIBEROベンチマークで人間データやガウスRLより高い成功率を達成。
- マルチモーダル不確実性下の自動運転のための統合的意思決定と軌道計画：ベイズゲームアプローチ自動運転/ゲーム理論2024/9/1
交通参加者のマルチモーダルな不確実性をベイズゲーム（不完全情報ゲーム）でモデル化し、後悔最小化学習によるベイズ粗相関均衡を解いて意思決定と軌道計画を同時に行う枠組みを提案した。
- 適応的インタラクション様式探索によるマルチモーダル統合予測・意思決定自動運転/予測・意思決定2024/8/1
自動運転において、周囲との複雑な相互作用を考慮しつつ、複数のインタラクション様式を効率的に探索して統合的な予測と意思決定を行うフレームワークMINDを提案した。
- 多様な移動を実現する折り紙ロボットの理論モデリングと生体模倣軌道最適化ロコモーション2024/3/1
クロールと遊泳の2つの移動モードを持つ折り紙ロボットについて、摩擦係数が変位に与える影響を動力学モデルで解析し、人間らしい遊泳軌道を最大推力で計画するアルゴリズムを開発した。
- MARC: Multipolicy and Risk-aware Contingency Planning for Autonomous Driving2023/8/1
- An Efficient Spatial-Temporal Trajectory Planner for Autonomous Vehicles in Unstructured Environments2022/8/1