Yanyan Li

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

• Ro-SLM: ロボットのタスク計画と動作コード生成のためのオンボード小型言語モデル
  VLA/タスク計画2026/4/1

  クラウドや高性能計算機に依存せず、UAVなどの小型ロボットに搭載可能な小型言語モデル(SLM)を、LLMの知識蒸留と報酬関数によるファインチューニングで実用レベルに引き上げるフレームワークRo-SLMを提案した。

• LLMによる静的テキストシミュレーションを用いた修正型ロボット操作コード生成
  VLA2025/12/1

  LLMを静的シミュレータとして活用し、ロボット操作コードの実行をテキスト上で検証・修正するフレームワークを提案。物理実験や専用シミュレータ不要で高精度なコード生成を実現した。

• 大規模言語モデルによる意味的観測を用いた閉ループUAV運用
  VLA2025/7/1

  UAVの数値的な状態観測を意味的な軌道記述に変換し、コード生成LLMと評価LLMのフィードバックループで信頼性の高いUAV運用コードを生成するフレームワークを提案。

• GSCE: 信頼性の高いLLM駆動ドローン制御のための推論強化プロンプトフレームワーク
  VLA2025/2/1

  LLMによるドローン制御の信頼性を高めるため、ガイドライン・スキルAPI・制約・例から成るプロンプトフレームワークGSCEを提案し、複雑なタスクでの成功率と完全性を改善した。

• LiLoc: 適応的サブマップ統合と自己中心因子グラフを用いた生涯ローカリゼーション
  ローカリゼーション2024/9/1

  中央セッションと補助セッション間のマルチモーダル因子を活用し、適応的サブマップ統合と自己中心因子グラフで高精度かつタイムリーな生涯ローカリゼーションを実現するフレームワークを提案。

• ループクロージャを活用した堅牢なガウシアンスプラッティングSLAM
  SLAM2024/9/1

  回転する複数のRGB-Dカメラ入力に対応したガウシアンスプラッティングSLAMを提案し、ループクロージャで追跡ドリフトを抑えて高精度な自己位置推定と写実的レンダリングを実現した。

• Open-Structure: Structural Benchmark Dataset for SLAM Algorithms
  2023/10/1
• E-Graph: Minimal Solution for Rigid Rotation with Extensibility Graphs
  2022/7/1
• Semantic Dense Reconstruction with Consistent Scene Segments
  2021/9/1
• SRH-Net: Stacked Recurrent Hourglass Network for Stereo Matching
  2021/5/1
• ManhattanSLAM: Robust Planar Tracking and Mapping Leveraging Mixture of Manhattan Frames
  2021/3/1
• RGB-D SLAM with Structural Regularities
  2020/10/1
• Co-Planar Parametrization for Stereo-SLAM and Visual-Inertial Odometry
  2020/9/1
• Structure-SLAM: Low-Drift Monocular SLAM in Indoor Environments
  2020/8/1