Wei Wang
Hong Kong University of Science and Technology
収録論文 73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
- WorldAttention：対話型動画ワールドモデル向けの効率的注意機構動画生成/効率化2026/9/28
対話型動画生成モデルで長期的な文脈を保ちつつ計算・メモリ効率を高めるため、ハイブリッド疎注意と階層的KVキャッシュを組み合わせた注意アーキテクチャを提案。
- SafeStage: 視覚言語条件付きロボットマニピュレーションの実行前・実行中・実行後の安全性評価VLA2026/9/18
視覚言語条件付きロボット操作の安全性を、タスク実行の前・中・後の3段階で評価するベンチマークSafeStageを提案し、VLAポリシーがタスク成功と安全性違反を同時に起こしうることを示した。
- 未知の異種攻撃者速度情報を用いた到達回避ゲームにおける欺瞞戦略ゲーム理論2026/9/7
攻撃者の速度が不確かな到達回避ゲームで、攻撃者が遅い速度の欺瞞戦略を用いて防御者を誤った判断に導き、完全情報ゲームより良い結果を得られることを示した。
- LightSplat: ループ閉じ込みを備えたリアルタイム高忠実度3DガウスSLAMSLAM2026/9/7
3Dガウススプラッティングを用いたRGB-D SLAMで、局所特徴とデュアルスレッドバックエンドにより高速なトラッキングと高品質なマップ構築を実現し、オンラインのループ閉じ込みで全体の一貫性を向上させる。
- EmbodiedSkills: VLAエージェントの統合フレームワークVLA2026/9/1
VLAモデルを長期的タスクに適用するための、実行提案としてのスキル判断を検証する統合フレームワークを提案。
- 物理フィルタリングがロボット学習の汎化を促進するロボット学習/汎化2026/8/24
この論文は、物理フィルタリングによるフィードバック機構（PhyFilter）を提案し、限られた訓練データでもロボットが動的環境の不確実性に対して効果的に汎化できることを示した。
- ExploreAI: ブラックボックスVR・3Dアプリケーションの再現可能な観測回帰テストのためのエージェント型探索知識ベーステスト自動化2026/8/21
LLMを活用したエージェント型フレームワークで、VR/3Dアプリの探索的テストを自動化し、観測結果を構造化知識ベースとして保存して再現可能な回帰テストを実現する。
- 役割条件付きサブトークンルーティングによる効率的な視覚言語行動ポリシーVLA2026/8/19
視覚言語行動モデルの推論コスト削減のため、保持トークンの値表現を役割に応じて圧縮する新しい手法RoleSubを提案。トークン削減と組み合わせ、LIBEROベンチマークで高い性能を達成。
- RAPAC-DP: 遅延実行下での拡散ポリシーに対する応答整合型保留アクション補償模倣学習/遅延補償2026/8/16
クラウド推論の遅延による制御性能低下を補うため、実行予定のアクション列を条件入力として活用する補償機構を拡散・フローベースのポリシーに組み込んだ。遅延が無視できる場合は元のポリシーと完全に一致し、遅延デモなしで訓練可能。
- CockpitHAT: 依存関係グラフ駆動の階層的帰属分析による具現化マルチエージェントコックピットの信頼性向上マルチエージェント/帰属分析2026/8/3
LLMマルチエージェントシステムのプロセスレベルの失敗を、依存関係グラフとマルチチャネル証拠を用いて階層的に帰属分析するフレームワークCockpitHATを提案し、自動車コックピットなどの安全重要領域での信頼性を向上させた。
- 自己再構成型ロボットボートの安全保証付き分散動作計画群制御2026/7/1
水中自己再構成ロボットの形状形成と再構成のため、分散MPCと制御バリア関数を組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案し、衝突回避の安全性を保証する。
- Transformerを超えて：オープンボキャブラリ物体目標ナビゲーションのための線形注意ポリシーナビゲーション2026/7/1
オープンボキャブラリ物体目標ナビゲーションにおいて、Transformerベースのポリシーが文脈長に対して性能がスケールしないことを示し、線形注意を採用したLANavを提案。状態更新を構造化することで性能が向上し、特にWSLA機構により平均成功率が36.4%に達した。
- Kairos: 後悔を考慮した物理AI向けネイティブ世界行動モデルスタック世界モデル2026/6/15
物理AIのための世界モデルスタックを提案し、制御に重要な情報のみを学習・維持・展開する手法を導入した。
- WorldOlympiad：あなたの世界モデルはトライアスロンを生き残れるか？世界モデル評価2026/6/9
ビデオベースの世界モデルを物理的忠実性、幾何学的整合性、相互作用の忠実性の3つの観点から評価するベンチマークWorldOlympiadを提案する。
- 強化学習による人間のスキル開発を加速するAIコーチング人間-AIインタラクション2026/6/1
AIコーチが人間の運動スキル習得を加速する方法を研究し、学習者の能力に合わせた戦略的支援と段階的撤退を強化学習で実現。ドローン競技のユーザー実験で学習効果を実証した。
- UAV-MapFusion: RTK位置合わせに基づく不確実性を考慮した粗密マルチセッションUAVマッピングマッピング2026/6/1
UAVの複数回の飛行で取得した点群地図を、RTK観測と不確実性を考慮した因子グラフ最適化により高精度に統合するシステムを提案した。
- 粒子ジャミングによる剛性可変を備えた新規の生体模倣魚ロボット水中ロボット2026/6/1
粒子ジャミング機構で体の剛性を素早く変えられる魚ロボットを開発し、遊泳速度とエネルギー効率が周波数に応じて最適な剛性が異なることを実験で示した。
- MIL-LC: 頑健な磁気・慣性・LiDAR融合マルチモーダル位置推定フレームワーク位置推定2026/6/1
GNSS拒否環境や幾何学的反復・テクスチャレス環境でも頑健な位置推定を実現するため、磁気センサ・慣性センサ・LiDARを融合したマルチモーダル位置推定フレームワークMIL-LCを提案した。
- 信頼・幾何・規則：不確実性下での安全なUSV航行のための信頼性認識強化学習フレームワーク強化学習/航行2026/5/1
無人水上艇（USV）の安全でCOLREG準拠の自律航行を実現するため、信頼性重み付き価値学習、共分散膨張速度障害物、リスク認識COLREG義務埋め込みを統合した強化学習フレームワークを提案した。
- RoSLAC: 複数磁力計のロバストな同時位置推定と校正位置推定2026/4/1
GPSが使えない環境での移動ロボット位置推定のため、磁力計の歪みを補正しながら位置推定を同時に行うロバストな手法を提案した論文。
- Open-H-Embodiment：医療ロボティクスにおける基盤モデルを可能にする大規模データセット医療ロボティクス/データセット/基盤モデル2026/4/1
医療ロボットの自律化を妨げるデータ不足を解決するため、複数のロボットプラットフォームにわたる大規模な医療ロボットビデオと運動学データセットを公開し、基盤モデルの開発を実証した。
- 異種計測群の統合協調位置推定：統一データ駆動手法群制御2026/3/1
異なる計測能力を持つロボット群の協調位置推定問題に対し、相互計測とオドメトリのみを用いたペア相対位置推定と、弱連結な有向計測トポロジー下での分散協調位置推定を実現する統一データ駆動手法を提案した。
- 離散質量分布を用いたMean Shift形状形成制御群制御2026/2/1
サンプル点上の離散質量分布で群れの形状をモデル化し、分散型Mean Shift制御則で複雑な形状形成と群れサイズ変化への適応を実現した。
- Moxin-VLMとMoxin-VLAを備えたオープンソースマルチモーダルMoxinモデルVLA2025/12/22
完全オープンソースのLLM「Moxin」を基に、視覚言語理解・視覚言語行動・中国語対応の3つの派生モデルを開発し、公開した。
- L2M-Calib: LiDARと複数磁気センサのワンキーキャリブレーション手法キャリブレーション2025/12/1
磁気センサとLiDARの融合システム向けに、外部パラメータと磁気センサの内部歪みパラメータを同時推定するワンキーキャリブレーション手法を提案し、シミュレーションと実機実験で高精度・高ロバスト性を示した。
- 予測制御と適応的バリア関数を用いた自律表面船舶の安全な運動計画と制御運動計画2025/10/1
MPCと制御バリア関数を組み合わせ、障害物との相対位置に応じて膨張半径を適応させることで、狭い水路でも安全かつ保守的すぎない自律船舶の運動計画を実現した。
- マイクロ自律表面車両の動的モデリングと効率的なデータ駆動型最適制御制御/モデリング2025/9/1
小型自律表面車両の物理ベース動的モデルを構築し、弱形式に基づくオンライン学習でモデルをリアルタイム更新するデータ駆動型最適制御を提案。未知の積載物や外乱下でも軌道追従精度とロバスト性を向上させる。
- S³E: レーダー慣性システムのための自己教師あり状態推定自己位置推定2025/9/1
スパースなレーダー点群ではなく信号スペクトルと慣性情報を相補的に融合し、位置正解なしで自己教師あり学習する状態推定手法を提案。
- 変分法によるロボット魚の弾性体ダイナミクスモデリング水中ロボティクス2025/9/1
モーター駆動のロボット魚について、ハミルトンの原理から弾性体の大変形と流体構造連成を考慮した全身ダイナミクスモデルを導出し、遊泳速度とエネルギー効率に及ぼす駆動周波数や剛性分布の影響をシミュレーションで評価した。
- UniLGL: FOV制限/パノラマLiDARのための均一な場所認識に基づくグローバル位置推定グローバル位置推定2025/7/1
LiDAR点群を空間・強度のBEV画像に変換し、異種センサにも対応する均一な特徴抽出と視点不変性で、登録不要の高精度なグローバル位置推定を実現した。
- SDDiff: 空間-ドップラー拡散によるレーダー知覚の強化レーダー知覚2025/6/1
レーダーの点群抽出と自己速度推定を同時に行う空間-ドップラー拡散モデルを提案し、両タスクの相互利益を活用して精度と密度を大幅に向上させた。
- ミリ波レーダ支援によるマルチビークル知覚融合の改善協調知覚2025/6/1
ミリ波レーダの点群を用いて、車両間で知覚データをリアルタイムかつ高精度に位置合わせ・融合する軽量システムMMatchを提案。
- Astra：階層型マルチモーダル学習による汎用移動ロボットの実現移動ロボットナビゲーション2025/6/1
マルチモーダルLLMとマルチタスクネットワークを組み合わせた二重モデルアーキテクチャにより、多様な屋内環境で移動ロボットのナビゲーションを実現した。
- AIによる効率的な水中グライダーの自動設計設計最適化2025/5/1
形状と制御を同時最適化するAI設計フレームワークを構築し、手設計を超えるエネルギー効率の水中グライダーを実現した。
- 知識注入型深層学習による汎化性能と安定性を最適化した車両追従モデル自動運転/交通流モデリング2025/4/1
大規模言語モデルから車両追従の知識を蒸留し、安定性制約を組み込んだ軽量モデルを構築することで、未知の交通シナリオでも汎化し安定動作する車両追従モデルを実現した。
- 集団ソーシャルプロクセミクス特徴に基づくオンラインロボット動作計画手法ソーシャルナビゲーション2025/2/1
ロボットが人々を障害物ではなく社会的存在として扱えるよう、集団のプロクセミクスをモデル化し、集団クラスタリングと磁気双極子モデルによるプロクセミクス、最適観察位置を利用した経路生成を提案する。
- AgentRefine: 洗練チューニングによるエージェント汎化能力の向上LLMエージェント2025/1/1
LLMエージェントの汎化性能を高めるため、環境フィードバックに基づいて誤りを修正する経験を学習させるAgentRefineフレームワークを提案した。
- IDF-MFL: 移動ロボットのためのインフラ不要・ドリフトフリー磁場自己位置推定自己位置推定2024/11/1
建物や地下パイプなどが生む環境磁場を利用し、事前インフラなしで外れ値に頑健な状態推定によりドリフトのない自己位置推定を実現した。
- UWB-IO計測を用いた非ホロノミックロボットフォーメーションの相対姿勢推定群制御2024/11/1
UWB距離と慣性オドメトリのみを用いて、共通座標系を必要とせずに隣接ロボット間の相対位置・姿勢を推定し、非ホロノミックロボットの分散フォーメーション制御を実現する手法を提案した。
- ロボット群の形状形成における同時学習に基づく相対位置推定群制御2024/10/1
外部測位システムが使えない環境で、機体間の相対位置を同時学習で推定し、群れ全体で形状を形成する制御手法を提案した論文。
- CTE-MLO: 連続時間かつ高効率なマルチLiDARオドメトリと局所化可能性を考慮した点群サンプリングマルチLiDARオドメトリ2024/8/1
複数のLiDARからの点群を連続時間ガウス過程とカルマンフィルタで統合し、局所化可能性を考慮したサンプリングで計算量を抑えつつ高精度・リアルタイムな自己位置推定を実現する手法を提案。
- 視覚慣性教師あり学習によるミリ波レーダー点群の高密度化点群処理2024/4/1
低コストなカメラとIMUの視覚慣性情報を教師信号として使い、ミリ波レーダーの疎な点群を高密度化しつつマルチパス由来の偽点を除去する学習手法mmEMPを提案した。
- LayeredMAPF：MAPFインスタンスの分解による求解コスト削減群制御2024/4/1
多数エージェントのMAPF問題を少数エージェントの独立部分問題に分解し、任意のMAPFアルゴリズムで解いて統合する汎用フレームワークを提案。メモリと計算時間を大幅に削減する。
- HDA-LVIO: ハイブリッドデータ関連付けによる都市環境向け高精度LiDAR-視覚-慣性オドメトリ自己位置推定2024/3/1
LiDAR-慣性子系と視覚-慣性子系を統合し、特徴点と平面投影点をハイブリッドに関連付けて再投影誤差を最小化することで、都市環境での自己位置推定精度を高める手法を提案した。
- An efficient tangent based topologically distinctive path finding for grid maps2023/11/1
- Deep Reinforcement Learning Based Tracking Control of an Autonomous Surface Vessel in Natural Waters2023/2/1
- Survey of Deep Learning for Autonomous Surface Vehicles in the Marine Environment2022/10/1
- Making Parameterization and Constrains of Object Landmark Globally Consistent via SPD(3) Manifold and Improved Cost Functions2022/4/1
- DC-Loc: Accurate Automotive Radar Based Metric Localization with Explicit Doppler Compensation2021/12/1
- SO-SLAM: Semantic Object SLAM with Scale Proportional and Symmetrical Texture Constraints2021/9/1
- Automatic Vocabulary and Graph Verification for Accurate Loop Closure Detection2021/7/1
- RadarLoc: Learning to Relocalize in FMCW Radar2021/3/1
- LoRa Backscatter Assisted State Estimator for Micro Aerial Vehicles with Online Initialization2021/3/1
- An Electrocommunication System Using FSK Modulation and Deep Learning Based Demodulation for Underwater Robots2020/8/1
- A Receding Horizon Multi-Objective Planner for Autonomous Surface Vehicles in Urban Waterways2020/7/1
- LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping2020/7/1
- Distributed Motion Control for Multiple Connected Surface Vessels2020/7/1
- Roboat II: A Novel Autonomous Surface Vessel for Urban Environments2020/7/1
- Distributed Localization without Direct Communication Inspired by Statistical Mechanics2020/6/1
- Artificial Lateral Line Based Relative State Estimation for Two Adjacent Robotic Fish2020/6/1
- Robot-assisted Backscatter Localization for IoT Applications2020/5/1
- Object-oriented SLAM using Quadrics and Symmetry Properties for Indoor Environments2020/4/1
- PointLoc: Deep Pose Regressor for LiDAR Point Cloud Localization2020/3/1
- DymSLAM:4D Dynamic Scene Reconstruction Based on Geometrical Motion Segmentation2020/3/1
- WiFi-Inertial Indoor Pose Estimation for Micro Aerial Vehicles2020/3/1
- Deep Learning based Pedestrian Inertial Navigation: Methods, Dataset and On-Device Inference2020/1/1
- RF Backscatter-based State Estimation for Micro Aerial Vehicles2019/12/1
- DeepPCO: End-to-End Point Cloud Odometry through Deep Parallel Neural Network2019/10/1
- Coarse-To-Fine Visual Localization Using Semantic Compact Map2019/10/1
- DeepTIO: A Deep Thermal-Inertial Odometry with Visual Hallucination2019/9/1
- Localizing Backscatters by a Single Robot With Zero Start-up Cost2019/8/1
- OxIOD: The Dataset for Deep Inertial Odometry2018/9/1
- Feature Fusion using Extended Jaccard Graph and Stochastic Gradient Descent for Robot2017/3/1