Wenhai Liu

収録論文 12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

• Pelican-VLA 0.5: 行動前に注意を向けることで汎化を向上
  VLA2026/7/1

  視覚言語理解、未来フレーム生成、行動予測を統合したVLAモデルを提案し、注意レベルの汎化を達成。ボトルネックトークンの導入により、未見のシーンやロボットでも操作対象に注意が向くことを示した。

• Pelican-Unify 1.0: 理解・推論・想像・行動を統合した身体化基盤モデル
  VLA2026/5/1

  単一のVLMと統一未来生成器を用いて、理解・推論・想像・行動を一つのモデルで統合的に学習・実行する身体化基盤モデルを提案し、各能力のベンチマークで高い性能を達成した。

• ExoGS: スケーラブルなマニピュレーションデータ収集のための4D Real-to-Sim-to-Realフレームワーク
  sim2real2026/1/1

  人間の直接教示をロボット同型の受動外骨格で計測し、環境と物体を3Dガウシアンスプラッティングで再構成してシミュレーション上で大規模データ拡張と方策学習を行うReal-to-Sim-to-Real手法を提案。

• ForceMimic: 力中心の模倣学習と力・動作キャプチャシステムによる接触の多いマニピュレーション
  マニピュレーション2024/10/1

  人間の力加減を計測する装着型デバイスで野菜の皮むきなどの接触作業のデモを集め、力と位置を同時に扱う模倣学習でロボットに教える手法を提案。視覚のみの手法より成功率を54.5%向上させた。

• ManiPose: 姿勢を考慮した物体操作のための包括的ベンチマーク
  マニピュレーション2024/3/1

  物体の6D姿勢に応じて把持や操作を適応させる「姿勢考慮型物体操作」の研究を進めるため、シミュレーション環境・大規模データセット・LLM活用ベースラインを提供するベンチマークを構築した。

• RPMArt: 関節物体のためのロバストな知覚とマニピュレーション
  マニピュレーション2024/3/1

  ノイズの多い点群から関節パラメータと把持可能点を推定し、シミュレーションのみの学習で実世界の関節物体をゼロショットで操作できるフレームワークを提案。

• GAMMA: Generalizable Articulation Modeling and Manipulation for Articulated Objects
  2023/9/1
• AnyGrasp: Robust and Efficient Grasp Perception in Spatial and Temporal Domains
  2022/12/1
• SAGCI-System: Towards Sample-Efficient, Generalizable, Compositional, and Incremental Robot Learning
  2021/11/1
• SuctionNet-1Billion: A Large-Scale Benchmark for Suction Grasping
  2021/3/1
• Bayesian Grasp: Robotic visual stable grasp based on prior tactile knowledge
  2019/5/1
• Suction Grasp Region Prediction using Self-supervised Learning for Object Picking in Dense Clutter
  2019/4/1