Xuewu Lin

収録論文 6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

• InstructMove: 指示追従操作のためのテキスト必須ベンチマーク
  VLA/ベンチマーク2026/8/24

  視覚的に顕著な物体や唯一の動作候補に頼らず、言語指示にのみ従って正解が決まる「テキスト必須」な操作ベンチマークInstructMoveを提案し、VLAモデルの指示追従能力を診断・改善する。

• HoloBrain-0 技術報告
  VLA2026/2/1

  ロボットの身体情報（カメラ配置やURDF）を組み込んだVLAフレームワークを提案し、事前学習と事後学習でシミュレーションと実機のマニピュレーションタスクを高精度に達成、エコシステム全体をオープンソース化した。

• 汎化可能な両腕マニピュレーションのベンチマーク：CVPR 2025 MEISワークショップにおけるRoboTwin両腕協調チャレンジ
  マニピュレーション2025/6/1

  RoboTwinシミュレーションと実機ロボットを用いた両腕マニピュレーションの国際コンペを開催し、17タスクで64チームが競い、汎化可能な協調方策の知見をまとめた。

• SEM: ロボットマニピュレーションのための空間理解を強化する拡散ポリシー
  マニピュレーション2025/5/1

  視覚表現に3D幾何情報を付加する空間エンハンサと、関節依存をグラフで捉えるロボット状態エンコーダを組み合わせ、空間理解を高めた拡散ベースのマニピュレーションポリシーを提案。

• UniMM：マルチエージェントシミュレーションのための統合混合モデルフレームワーク
  マルチエージェントシミュレーション2025/1/1

  自動運転シミュレーション向けに、回帰ベース混合モデルと離散NTPモデルを包含する統合混合モデルフレームワークを提案し、閉ループサンプル生成と時間的脱結合・整合機構で分布シフトを緩和、WOSACベンチマークで最先端性能を達成した。

• Sparse4D v3: Advancing End-to-End 3D Detection and Tracking
  2023/11/1