Wenjun Wu
収録論文 22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
- RoboFoundry：自己学習型身体性エージェントのためのシステム・アズ・ポリシー進化VLA2026/9/26
エージェントの支援システム全体を一つのポリシーとして捉え、実行経験を検証済みのシステム更新に変換して自己進化させる身体性エージェントフレームワークを提案し、EmbodiedBenchで最先端性能を達成した。
- AeroWeaver: 空中スキルを分散適応型群実行に織り込む身体性エージェントハーネス群制御2026/9/16
LLMエージェントの意味的判断を個々のUAVスキルに接地し、役割条件付きローカルエージェントで分散協調とオンライン適応を実現するハーネスを提案。
- CoLMIN: LLMに基づく協調自動運転のためのマルチ決定経路交渉協調自動運転2026/9/4
複数車両の協調自動運転において、LLMの推論能力を活用し、複数の運転意図を生成・評価する交渉フレームワークCoLMINを提案。浅い反射と深い反射を組み合わせて、複雑な交通シナリオでの安定した合意形成を実現する。
- LiteMVS: 基盤モデル蒸留と専門家集約による効率的な多視点ステレオ3D知覚2026/8/4
多視点ステレオに単眼のセマンティック・構造事前知識を注入し、軽量かつ高精度な深度推定を実現する手法を提案。
- VoLN: 視覚のみによる長期的ナビゲーション—パラダイム、ベンチマーク、および手法ナビゲーション2026/7/1
本論文は、外部からの指示やグローバルな案内に頼らず、局所的に観測可能なシーン内の手がかりのみを用いて目的地へ到達する「視覚のみの長期的ナビゲーション(VoLN)」という新しいタスクを提案し、UAV向けのベンチマークとベースライン手法を提供する。
- SurveilNav: ロボットと監視システムの協調による物体目標ナビゲーションナビゲーション2026/6/1
監視カメラとロボットを協調させ、大規模環境での物体探索ナビゲーションを効率化するフレームワークを提案した論文。
- AERIS: ランタイムにおけるオーケストレーション型言語モデル群による航空エッジの役割駆動インテリジェンスエッジAI/言語モデル/ドローン2026/6/1
ドローンなどの航空プラットフォーム上で、複数の小型言語モデルと知覚・制御モジュールを役割として動的に組み合わせ、エッジでインテリジェントな自律制御を実現するフレームワークを提案した。
- VGGT-Segmentor: 幾何学強化によるクロスビューセグメンテーションセグメンテーション2026/4/15
異なる視点（自己中心視点と外部視点）間での物体インスタンスセグメンテーションを、幾何学モデルVGGTと新しいUnionセグメンテーションヘッドを組み合わせて高精度化し、教師なし学習で汎化を実現した。
- FARE: 高速・低速エージェント型ロボット探査探査/ナビゲーション2026/1/1
LLMによる大域的推論と強化学習による局所制御を組み合わせ、未知環境を効率的に探査する階層型フレームワークを提案し、実機の大規模建物環境で検証した。
- GPO: 脚式ロボットの移動と全身制御のための成長型方策最適化歩行2026/1/1
初期段階で行動空間を制限し徐々に拡大する時変行動変換を導入することで、トルクベース制御の脚式ロボットの強化学習を安定化・高性能化する手法GPOを提案し、四足・六足ロボットで実機ゼロショット展開まで検証した。
- UrbanNav: ウェブ規模の人間軌跡から学ぶ言語誘導型都市ナビゲーションナビゲーション2025/12/1
ウェブ上の街歩き動画1500時間以上と300万組の指示・軌跡・ランドマークデータを用い、自由な言語指示に従って実都市を移動する具現化エージェントを訓練するフレームワークを提案した。
- RANGER: 単眼カメラによるゼロショット意味的ナビゲーションのための視覚的文脈適応フレームワークナビゲーション2025/12/1
単眼カメラのみで動作し、短い動画から環境の文脈を学習して任意の物体を探索できるゼロショット・オープンボキャブラリなナビゲーション手法を提案。
- C-NAV: オープンワールドにおける自己進化型継続的物体ナビゲーションナビゲーション2025/10/1
動的に変化する環境で新たな物体カテゴリのナビゲーションを継続的に学習しつつ、過去の知識を忘れないための二重経路の忘却防止機構と適応的サンプリング戦略を提案した。
- 対称性を活用したマルチエージェント逆強化学習逆強化学習2025/9/1
マルチエージェント系の対称性を利用して、少ない専門家デモから報酬関数を高精度に推定する逆強化学習フレームワークを提案し、実機マルチロボットでも検証した。
- ニューラルアルゴリズミック推論器で大規模言語モデルを強化するマルチエージェント経路探索マルチエージェント経路探索2025/8/1
マルチエージェント経路探索(MAPF)の性能を高めるため、グラフニューラルネットワークベースのニューラルアルゴリズミック推論器(NAR)とクロスアテンションでLLMを誘導するフレームワークLLM-NARを提案し、シミュレーションと実機実験で既存手法を上回ることを示した。
- RoboPARA: タスク間の並列割当と再構成による双腕ロボット計画マニピュレーション2025/6/1
LLMを活用し、依存グラフの生成と再探索によって双腕ロボットのタスク並列性を最大化する計画フレームワークを提案し、新データセットX-DAPTで有効性を示した。
- HELM: 言語モデルを用いた人間の好みに沿う探索自律探索2025/3/1
大規模言語モデルを活用し、自然言語で指定した好みに応じて移動ロボットの自律探索を柔軟に制御するフレームワークを提案した。
- SIGMA: 層理論に基づく幾何学的マルチエージェント経路計画群制御2025/2/1
層理論を分散深層強化学習に応用し、限られた視野でもエージェント間の局所的な合意形成を通じて協調的な経路計画を実現するフレームワークを提案。
- 現実的なUAV視覚言語ナビゲーションに向けて：プラットフォーム・ベンチマーク・手法VLA2024/10/1
UAV向けの視覚言語ナビゲーション(VLN)を現実的にするため、飛行制御を備えたOpenUAVプラットフォーム、約1.2万軌道のデータセット、補助情報付きベンチマークUAV-Need-Help、およびマルチモーダルLLMベースのナビゲーション手法を提案した論文。
- 階層的コンセンサスに基づくマルチエージェント強化学習によるマルチロボット協調群制御2024/7/1
人間社会の合意形成に着想を得て、局所観測からエージェント間のグローバルなコンセンサスを対照学習で形成し、短期・長期の階層的合意と適応的注意機構で協調行動を導くマルチエージェント強化学習フレームワークを提案した。
- Leveraging Partial Symmetry for Multi-Agent Reinforcement Learning2024/1/1
- ESP: Exploiting Symmetry Prior for Multi-Agent Reinforcement Learning2023/7/1