Xueyi Liu

収録論文 8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

• 模倣を超えて：ハードネガティブから学ぶ安全なエンドツーエンド自動運転
  自動運転2026/5/1

  成功事例だけでなく失敗事例も学習に取り入れることで、軌道の安全性を向上させる自動運転の模倣学習フレームワーク「BeyondDrive」を提案した論文。

• MeanFuser: MeanFlowによる高速ワンショット多様体軌道生成と適応的再構成を用いたエンドツーエンド自動運転
  自動運転/軌道生成2026/2/1

  ガウス混合ノイズとMeanFlowを組み合わせ、離散アンカーに依存せず高速かつロバストに軌道を生成するエンドツーエンド自動運転手法を提案。

• TakeAD: 専門家の介入データを用いた選好ベースの事後最適化によるエンドツーエンド自動運転
  自動運転2025/12/1

  自動運転の模倣学習における開ループ訓練と閉ループ運用のギャップを埋めるため、ドライバー介入データを活用しDAggerとDPOを組み合わせて方策を微調整する手法を提案した。

• DexNDM：関節単位のニューラルダイナミクスモデルによる器用な手内回転のリアルギャップ解消
  sim2real2025/10/1

  シミュレーションで訓練した単一の方策を実世界の多様な物体に適応させるため、関節ごとのダイナミクスモデルと自律データ収集を組み合わせ、手内回転のsim-to-realギャップを大幅に縮小した研究。

• ReasonPlan：閉ループ自動運転のための統合シーン予測と意思決定推論
  自動運転2025/5/1

  マルチモーダル大規模言語モデルを微調整し、次シーン予測と意思決定連鎖推論を組み合わせて閉ループ自動運転の性能と解釈性を向上させた研究。

• DexTrack: 人間参照からの汎化可能な巧みな操作のためのニューラル追従制御
  マニピュレーション2025/2/1

  人間の手と物体の動きを参照として、多様な物体を巧みに操作するロボットハンドのニューラル追従制御器を、強化学習と模倣学習を組み合わせて訓練する手法を提案。

• MobileH2R: スケーラブルな合成データのみから移動ロボットへの汎化可能な人間からの受け渡しを学習
  sim2real2025/1/1

  シミュレータ上で生成した多様な合成全身人間動作データと4D模倣学習を用い、実世界のデモなしに移動ロボットが人間から物体を受け取る汎化可能なスキルを学習するフレームワークを提案した。

• QuasiSim: 巧みな操作の転送のためのパラメータ化準物理シミュレータ
  マニピュレーション2024/4/1

  人間の巧みな操作をロボットハンドに転送するため、忠実度と最適化しやすさのバランスを取るパラメータ化準物理シミュレータと物理カリキュラムを提案し、成功率を11%以上向上させた。