Wangtian Shen

収録論文 3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

• RAE-NWM: 高密度視覚表現空間におけるナビゲーションワールドモデル
  ナビゲーション2026/3/1

  高密度なDINOv2特徴空間でナビゲーションの状態遷移をモデル化するワールドモデルを提案し、構造安定性と行動精度を向上させた。

• 専門家混合による多様なスキル学習で行動モデルを強化
  模倣学習2026/1/1

  模倣学習におけるマルチタスク干渉問題を解決するため、専門家混合（MoE）を用いて各専門家を観測空間の部分領域に特化させ、多様なスキルを学習する手法Di-BMを提案。実世界のロボット操作タスクで性能を大幅に向上させた。

• ワンステップ世界モデルによる効率的なマルチモーダルナビゲーションシステム
  ナビゲーション2026/1/1

  拡散の多段処理をやめてワンステップ生成と3D U-Netで世界モデルを軽量化し、アンカー初期化の最適化計画と組み合わせてリアルタイムなマルチモーダルゴールナビゲーションを実現した。