Yiming Luo
University of Cambridge
収録論文 11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
- Zero-WAM: 人間のビデオからの文脈内世界行動モデリングによるオープンエンドなタスク汎化VLA2026/8/26
人間のビデオを文脈内の指示として用いることで、訓練時に見たことのない操作タスクをゼロショットで実行できるビデオ行動モデルを提案した。
- 文脈に注意せよ：環境-社会的切り離しによる社会的に適切なロボット行動の継続学習継続学習2026/8/1
ロボットが多様な環境で社会的に適切な行動を継続学習するための、環境情報と社会的エージェント情報を明示的に分離する二重分岐フレームワーク（EDD）を提案し、忘却を防ぎつつ行動の適切性を学習する。
- 汎用ロボット制御のためのネイティブなビデオ・アクション事前学習VLA2026/7/1
ロボット制御に特化したビデオ・アクション基盤モデルLingBot-VA 2.0を提案。意味的視覚・行動トークナイザ、因果事前学習、スパースMoE、非同期推論により、複雑な操作タスクでの数ショット汎化を実現した。
- RepWAM: 表現型ビジュアル・アクショントークナイザによるワールドアクションモデリングVLA2026/6/11
再構成ではなく意味的な視覚・行動の潜在空間を用いたワールドアクションモデルを提案し、実ロボット操作とシミュレーションで有効性を示した。
- LAGOポリシー：滑らかな操作のための遅延認識型非同期拡散ポリシーと目標指向衝突回避計画マニピュレーション2026/6/1
非同期推論時の拡散ポリシーの不連続性と衝突問題を解決するため、軌道最適化を統合した統一的な行動生成フレームワークを提案。遅延認識型ガイダンスと目標指向計画により、滑らかで安全な操作を実現した。
- ロボット制御のための因果的世界モデリング世界モデル2026/1/1
行動と視覚変化の因果関係を学習する自己回帰拡散フレームワークLingBot-VAを提案し、長期マニピュレーションや実環境での汎化性能を実証した。
- FERMI: ハイブリッド伝搬モデルとスケーラブルな自律データ収集による柔軟な電波マッピング群制御2025/4/1
物理ベースの直接波モデルとニューラルネットを組み合わせて複雑環境の電波伝搬を少ないデータで学習し、マルチロボットによる自律的なデータ収集計画で大規模な電波マップを効率的に構築する手法を提案。
- SOAR: 異種UAV群による探索と撮影の同時実行で高速自律再構成群制御2024/9/1
LiDAR搭載の探索機とカメラ搭載の撮影機からなる異種マルチUAVシステムを提案し、探索と撮影を並行して進めることで複雑環境の高速な3次元再構成を実現した。
- H3-Mapping: 階層的ハイブリッド表現による準異種特徴グリッドを用いたリアルタイム高密度マッピング高密度マッピング2024/3/1
NeRFベースの高密度マッピングにおいて、準異種特徴グリッドと勾配支援カバレッジ最大化キーフレーム選択を導入し、テクスチャ再構成の高速化と高品質化を実現した。
- Star-Searcher: 複雑未知環境における自律的目標探索のための完全かつ効率的な空中システム経路計画2024/2/1
複雑な未知環境でUAVが自律的に目標を探索するためのシステムを提案し、視認性に基づく視点クラスタリングと履歴を考慮した階層的経路計画により、探索効率と完全性を向上させた。
- Collaborative Remote Control of Unmanned Ground Vehicles in Virtual Reality2022/8/1