Wenkai Zhu
Wuji Technology
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション自動駐車/軌道計画/LLM位置認識自動運転/経路計画ロボット知覚ベンチマーク
※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
- VLA事後学習による高自由度巧みなマニピュレーションマニピュレーション2026/9/17
高自由度の巧みな手の操作を実現するため、時間的手動作コーデック・教師あり微調整・DAgger・実世界残差強化学習を組み合わせた4段階の事後学習パイプラインを提案し、実世界の5タスクで成功率100%を達成した。
- ParkingTransformer: LLM強化による自動駐車のためのエンドツーエンド軌道計画自動駐車/軌道計画/LLM2026/6/1
本論文は、マルチビュー知覚と大規模言語モデル（LLM）のシーン理解能力を組み合わせ、軌道クエリとLLMの暗黙状態特徴を利用して、高密度BEV表現を必要とせずに計画軌道を直接出力する自動駐車フレームワークを提案する。3D位置エンコーディングと固定ウィンドウストリーミング機構を導入し、空間認識と時間処理効率を向上させ、粗密デコード戦略で軌道精度を高める。CARLAシミュレータと実車実験で有効性を検証した。
- MPTF-Net: LiDAR位置認識のためのマルチビュー・ピラミッドTransformer融合ネットワーク位置認識2026/4/1
LiDARベースの位置認識において、NDTによるBEV表現とレンジ画像を多スケールのTransformerで融合し、高精度かつ高速な位置認識を実現した。
- Wild-Drive: 頑健なマルチモーダルルーティングと効率的な大規模言語モデルによるオフロードシーン記述と経路計画自動運転/経路計画2026/3/1
オフロード環境でのシーン記述と経路計画を統合するフレームワークWild-Driveを提案。センサ劣化時に信頼できる情報を適応的に集約するMoRo-Formerと効率的なLLMを用い、劣化条件下でも安定した性能を実現。
- RoboSenseチャレンジ：あらゆる環境を認識し、どこへでも移動し、プラットフォームを超えて適応するロボット知覚ベンチマーク2026/1/1
ロボット知覚の堅牢性と適応性を競うRoboSense 2025チャレンジの報告で、5つのタスクのベンチマークと23の受賞解法から得られた知見をまとめた。