Xin Liu
収録論文 25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
- TimelyDAgger: VLAポリシー改善のためのタイミング考慮型エキスパートクエリVLA2026/9/27
VLAポリシーの内部特徴を監視し、エキスパートの介入タイミングを適応的に調整することで、限られた介入予算でポリシー改善を効率化する手法を提案。
- 状態行動を超えて：ロボット模倣学習における指令と状態の不一致の活用模倣学習2026/9/27
ロボットの模倣学習において、指令と実際の状態の不一致を重み付けに利用する手法CSDWを提案し、制約のある実機タスクで性能を向上させた。
- TransfHAR: オンデマンド活動認識のための自己教師あり手首表現学習活動認識2026/8/16
手首のIMUデータを用いた自己教師あり事前学習により、未学習の細かい活動を少数のデモから認識できるフレームワークを提案し、実時間スマートウォッチアプリとして実装・評価した。
- 推論時シミュレータ・インザ・ループ精緻化による堅牢な布操作の実現布操作2026/6/1
単一RGB画像からの実世界布操作を、シミュレータを推論時に用いて軌道を精緻化する手法で実現し、成功率と堅牢性を向上させた。
- 動的環境におけるハイブリッド位置推定を用いた弾力的な時空間セマンティックメモリによる移動操作移動操作2026/6/1
事前地図なしの未知屋内環境で、RGB-D観測とLiDAR-慣性-視覚SLAMを統合し、オンラインで時空間セマンティックボクセルメモリを構築する移動操作フレームワークDREAMを提案。ポーズ補正後の冗長性を考慮したメモリ刈り込みと、言語条件付き3D検索・オープン語彙検出・MLLM検証による対象物の再獲得を実現し、実ロボット実験で成功率を向上させた。
- RARM: 操作学習における信頼度ゲート付き進捗報酬モデリング操作学習/報酬設計2026/6/1
単一の成功デモ動画を参照し、ロボット操作の強化学習向けに信頼できる進捗報酬を生成する軽量な視覚比較モデルを提案した。
- スコアベースモデルによる汎用画像改ざん位置特定画像改ざん検出2026/5/16
画像改ざん位置特定（IML）の汎化性能を高めるため、スコアベース生成モデルを用いたDiffIMLを提案し、マスク分布の幾何学的構造を捉えてノイズから一貫性のあるマスクを復元する。
- FLASH: GPU高速シミュレーションによる数分での高忠実度変形物操作の高速学習シミュレーション/変形物操作2026/4/1
GPUネイティブな変形物操作シミュレーションフレームワークFLASHを提案し、数分の合成データ学習で実ロボットのタオル折りや衣類折りをゼロショットで成功させた。
- 全身移動マニピュレーションのためのスケーラブルな軌道生成マニピュレーション2026/4/1
GPU加速フレームワークAutoMoMaを提案し、移動ベースとアームの運動学を統合したAKRモデリングと並列軌道最適化により、多様な環境・ロボットでの大規模な物理的に有効な軌道データを高速生成する。
- Diff-Muscle: 筋骨格ロボット卓球のための効率的学習筋骨格ロボット/強化学習2026/3/1
筋骨格ロボットの制御を、微分平坦性を用いて冗長な筋活性化空間から低次元の関節空間へ再定式化し、階層的強化学習により卓球ラリーを実現する手法を提案した。
- 効率的な通信を備えたエッジ支援型マルチロボット視覚慣性SLAMSLAM2026/3/1
ロボット-エッジ-クラウドの階層アーキテクチャに基づく集中型マルチロボットSLAMシステムを提案し、特徴点とキーフレーム記述子のロスレス圧縮により帯域幅を削減しつつ、リアルタイムな協調SLAMを実現した。
- ABot-N0：多様な身体性ナビゲーションのためのVLA基盤モデルに関する技術報告VLA2026/2/1
5種類のナビゲーションタスクを統一的に扱うVLA基盤モデルABot-N0を提案し、大規模データセット構築と7ベンチマークでのSOTA達成、実環境での長期ミッションを可能にした。
- 生成的エピソードガイダンスによる二重粒度コントラスト報酬で効率的な身体性RL強化学習/報酬設計2026/2/1
大規模動画生成モデルを活用し、少数の専門家動画から各RLエピソード用のタスクガイダンスを生成して、粗い探索と細かいマッチングを両立する二重粒度コントラスト報酬を与えることで、人手アノテーションなしにサンプル効率の高い身体性強化学習を実現した研究。
- 深層強化学習と動作事前分布による複雑地形での自然で頑健な六脚歩行の学習歩行2025/11/1
最適化した動作事前分布と敵対的識別器を用いて六脚ロボットに自然な歩容を強化学習させ、実機で複雑地形を視覚情報なしで歩行できるようにした。
- FastUMI-100K：大規模UMI形式データセットによるデータ駆動型ロボットマニピュレーションの進展マニピュレーション2025/10/1
モジュール型ハードウェアと軽量トラッキングを備えたFastUMIシステムで収集した10万件超の家庭内タスク実演データセットを構築し、多様な模倣学習アルゴリズムで高い成功率を示した。
- PPL: 点群教師あり固有感覚移動強化学習による狭所空間での脚式ロボット制御歩行2025/8/1
狭所空間を移動する脚式ロボットのため、点群データで固有感覚状態推定ネットワークを教師する強化学習フレームワークを提案し、外部センサなしで俊敏な移動を実現した。
- MLM: アーム付き四足ロボットのマルチタスク全身移動操作制御の学習移動操作2025/8/1
実世界とシミュレーションのデータを活用した強化学習フレームワークMLMを提案し、6自由度アーム付き四足ロボットが複数タスクの全身移動操作を自律的または遠隔操作で行えるようにした。
- FastUMI: スケーラブルでハードウェア非依存の汎用マニピュレーションインターフェースとデータセットマニピュレーション2024/9/1
ロボットアームの実世界データ収集を低コスト・ハードウェア非依存で実現するため、UMIを再設計したFastUMIを提案し、22タスク・1万軌跡超のデータセットを公開した。
- MMRo：マルチモーダルLLMは家庭内ロボットの脳として適格か？VLA2024/6/1
家庭内ロボットの脳としてマルチモーダルLLMを評価する初のベンチマークMMRoを提案し、知覚・計画・視覚推論・安全性の4能力14指標で商用・オープンソースモデルを比較した。
- 運転支援中のドライバー主導による介入と運転満足度への影響分析自動運転・ADAS2024/4/1
先進運転支援システム使用中のドライバーによる介入理由を実車調査で分類し、介入の頻度が運転満足度を下げることを示した研究。
- Experience-Learning Inspired Two-Step Reward Method for Efficient Legged Locomotion Learning Towards Natural and Robust Gaits2024/1/1
- ComSD: Balancing Behavioral Quality and Diversity in Unsupervised Skill Discovery2023/9/1
- StereoVAE: A lightweight stereo-matching system using embedded GPUs2023/5/1
- DAVIS-Ag: A Synthetic Plant Dataset for Prototyping Domain-Inspired Active Vision in Agricultural Robots2023/3/1
- Cross-domain Random Pre-training with Prototypes for Reinforcement Learning2023/2/11