Xuesong Shi

収録論文 14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

• WAM-TTT: テスト時に人間のプレイを見てワールドアクションモデルを操縦する
  VLA2026/7/1

  人間の動画を模倣するのではなく、自己教師あり動画予測で凍結したワールドアクションモデルに軽量な適応メモリとして吸収し、テスト時に未ラベルの人間動画だけでロボットの行動を操縦するフレームワークを提案した。

• 散らかった環境における動力学を考慮した方策学習による外在的器用さの創発
  マニピュレーション2026/3/1

  散らかった環境での物体操作に向け、接触による物体動力学を明示的にモデル化して強化学習の方策を条件付けるDAPLフレームワークを提案し、シミュレーションと実世界で従来手法を上回る成功率を達成した。

• LDA-1B：汎用身体データ取り込みによる潜在ダイナミクス行動モデルのスケーリング
  VLA2026/2/1

  異種の身体データからダイナミクス・方策・視覚予測を統合学習する10億パラメータのロボット基盤モデルを提案し、接触・器用・長距離タスクで性能を向上させた。

• 雑然とした屋内環境における衝突のないヒューマノイド移動
  歩行2026/1/1

  ヒューマノイドが障害物を避けて屋内を移動するためのHumanoid Potential Field表現とハイブリッドシーン生成を提案し、実機転移を実現した。

• DyWA: 動力学適応型ワールドアクションモデルによる汎用性の高い非把持マニピュレーション
  マニピュレーション2025/3/1

  物体の質量や摩擦などの物理条件変化に適応しながら未来状態を予測するモデルを提案し、単視点点群のみで非把持マニピュレーションの成功率を大幅に向上させた。

• FetchBot: ゼロショットSim2Realによる散らかったシーンでの汎化可能な物体把持
  sim2real2025/2/1

  100万シーンの合成データと50万のデモを用い、RGBから深度を予測して遮蔽物を考慮した行動生成を行うSim2Realフレームワーク。実環境の散らかった場面で平均89.95%の成功率を達成した。

• Hierarchical Segment-based Optimization for SLAM
  2021/11/1
• A General Framework for Lifelong Localization and Mapping in Changing Environment
  2021/11/1
• Robust SLAM Systems: Are We There Yet?
  2021/9/1
• A Collaborative Visual SLAM Framework for Service Robots
  2021/2/1
• RaP-Net: A Region-wise and Point-wise Weighting Network to Extract Robust Features for Indoor Localization
  2020/12/1
• DXSLAM: A Robust and Efficient Visual SLAM System with Deep Features
  2020/8/1
• Are We Ready for Service Robots? The OpenLORIS-Scene Datasets for Lifelong SLAM
  2019/11/1
• OpenLORIS-Object: A Robotic Vision Dataset and Benchmark for Lifelong Deep Learning
  2019/11/1