Xiaohong Liu

収録論文 7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

• エゴから世界へ：強化学習による身体化システムにおける協調的空間推論
  空間推論2026/3/1

  複数のエージェントが異なる視点から環境を認識する問題を扱い、視覚言語モデルが視点を融合して空間推論を行うためのベンチマークE2Wと、強化学習を用いたフレームワークCoRLを提案した。

• マルチエージェントロボットシステム（MARS）チャレンジの進歩と革新
  マルチエージェント2026/1/1

  NeurIPS 2025ワークショップで開催されたMARSチャレンジを紹介し、VLMを用いたマルチエージェントの計画とロボットマニピュレーションの制御という2領域での取り組みを概説した論文。

• VIKI-R: 強化学習による身体性マルチエージェント協調の実現
  マルチエージェント協調2025/6/1

  視覚言語モデルを微調整と強化学習で訓練し、異なる身体を持つ複数エージェントの視覚に基づく協調を可能にするフレームワークVIKI-Rと、その評価用ベンチマークVIKI-Benchを提案。

• 身体性AIのための画像品質評価
  身体性AI/画像品質評価2025/5/1

  実世界の歪みが身体性AIの性能に与える影響を評価するため、知覚・認知・意思決定・実行のパイプラインに基づく大規模データベースEmbodied-IQAを構築し、既存の画像品質評価手法の限界を示した。

• RoboFactory：構成制約を用いた身体性マルチエージェント協調の探求
  マルチエージェント協調2025/3/1

  身体性マルチエージェント系のための構成制約の概念を提案し、自動データ収集フレームワークとマルチエージェント操作の初のベンチマークRoboFactoryを構築した。模倣学習の適用と性能分析も行う。

• IMM-MOT: 相互作用多重モデルフィルタを用いた3次元多物体追跡フレームワーク
  3D多物体追跡2025/2/1

  物体の複雑な運動パターンに対応するため相互作用多重モデルフィルタを導入し、軌道管理と検出スコア補正を改善した3D多物体追跡手法を提案。NuScenesでAMOTA 73.8%を達成。

• Sound Adversarial Audio-Visual Navigation
  2022/2/1