Xinyu Shao

収録論文 4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

• KAM-WM: 潜在世界モデルからの運動学的アフォーダンスマップによるロボット操作
  マニピュレーション2026/7/1

  凍結したビデオ世界モデルから粗い方向性の相互作用手がかりを抽出し、拡散ポリシーを条件付ける運動学的アフォーダンスマップを生成するフレームワークを提案。LIBEROとRoboTwin2.0で高い成功率を達成した。

• RASR: 距離認識スケール復元によるメートル単位UAVナビゲーション
  UAVナビゲーション2026/7/1

  GNSSが使えない環境での画像ゴールUAVナビゲーションにおいて、距離と方位を正確に推定するため、グローバルスケール較正に距離依存の残差補正を加えるRASRを提案した。

• 意味論と幾何学的接地の分離：言語条件付き模倣学習のための空間的視覚プロンプト
  模倣学習2026/6/1

  言語条件付きロボット操作において、意味推論と空間制御を分離し、視覚基盤モデルで生成した空間的視覚プロンプトを行動生成器に注入する新しいアーキテクチャSVP-ILを提案。少ないデモデータでも高精度を達成した。

• 一点ではなく面で捉える：ロボットタスクの空間グラウンディングのための適応的アフォーダンスヒートマップによる不確実性の表現
  VLA2025/10/1

  空間的な目標を離散的な点ではなく連続的なアフォーダンスヒートマップとして表現し、不確実性を捉えることで、実世界のマニピュレーション成功率82%と最大50倍の高速化を実現したフレームワークRoboMAPを提案。