Weicheng Zheng
Tsinghua University
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLAモデルベース強化学習SLAM自動運転評価
※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
- World SLAM Model：SLAMとナビゲーションのための統合世界モデリングVLA2026/9/26
SLAMの逐次状態更新とバックエンド補正の仕組みをナビゲーションに直接組み込み、将来の視覚状態予測とカメラ運動・密な幾何推定を統合した世界モデルを提案。
- 表現世界モデル：表現空間における状態・遷移・実行可能計画の学習モデルベース強化学習2026/9/24
潜在表現空間内で直接的に状態・遷移・計画を学習し、再帰的ロールアウトや行動空間探索なしに計画を実行する手法を提案。連続制御とロボットマニピュレーションで有効性を示す。
- 無限SLAMトランスフォーマー：無制限のフロントエンド・バックエンド処理のためのSLAMFormer-∞SLAM2026/8/1
距離制限なしで長距離のフロントエンドとバックエンド処理をサポートする初の幾何学トランスフォーマーを提案し、17kmを超える軌跡でも動作可能なことを示した。
- ロングテール状況での軌道変位は安全か？自動運転評価2026/6/1
自動運転のプランナー評価を、専門家軌道と比較した際の追加脅威検出として定式化し、人間のアノテーションと検証システムを組み合わせたFluidTestパイプラインを提案した。
- SLAM-Former：SLAMを単一のTransformerに統合SLAM2025/9/1
単眼画像からのSLAMを単一のTransformerで実現し、フロントエンドとバックエンドを交互に動かして高精度な密なSLAMを達成した研究。