Weiheng Liu

収録論文 6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

• WAM-TTT: テスト時に人間のプレイを見てワールドアクションモデルを操縦する
  VLA2026/7/1

  人間の動画を模倣するのではなく、自己教師あり動画予測で凍結したワールドアクションモデルに軽量な適応メモリとして吸収し、テスト時に未ラベルの人間動画だけでロボットの行動を操縦するフレームワークを提案した。

• HDFlow: 長期的タスクのための階層的拡散フロープランニング
  プランニング2026/5/1

  拡散モデルと整流フローモデルを階層的に組み合わせ、長期的な家具組み立てなどのタスクを効率的に計画する手法を提案した。

• クリップ付き目的関数による後方最適化：生成的方策学習における効率と安定性の橋渡し
  ロボット操作/強化学習2026/4/1

  ロボット操作のための生成的方策をRLで微調整する際の不安定性とサンプル非効率を解決するため、後方推論として方策改善を定式化するPOCOフレームワークを提案。期待値最大化手順で報酬重み付き暗黙後方を方策に蒸留し、オフラインからオンラインへのパラダイムで事前分布に探索を固定する。

• DiffuDepGrasp: 拡散モデルによる深度ノイズモデリングで実現するSim2Realロボット把持
  sim2real2025/11/1

  拡散モデルで実機深度センサのノイズを学習・合成し、シミュレーションのみで訓練した把持方策をゼロショットで実機に転移するフレームワークを提案。

• 身体性マニピュレーションのための視覚-言語-行動モデルに関するサーベイ
  VLA2025/8/1

  身体性知能におけるロボット操作のための視覚-言語-行動（VLA）モデルについて、アーキテクチャの変遷やデータセット、学習手法、評価方法を5つの観点から整理し、課題と今後の方向性をまとめたサーベイ論文。

• FetchBot: ゼロショットSim2Realによる散らかったシーンでの汎化可能な物体把持
  sim2real2025/2/1

  100万シーンの合成データと50万のデモを用い、RGBから深度を予測して遮蔽物を考慮した行動生成を行うSim2Realフレームワーク。実環境の散らかった場面で平均89.95%の成功率を達成した。