Ying Chen

収録論文 10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

• Sparse-WAM: 行動誘導スパース想像によるWorld Action Modelの高速化
  VLA2026/9/30

  World Action Modelの推論時、行動トークンから未来フレームへの注意分布が連続するデノイズステップ間で類似している点を利用し、行動に関連するトークンだけを選択処理する学習不要の高速化フレームワークを提案。

• Capek 0.5: 実行中心の視覚言語モデルによる具現化知能
  VLA2026/8/7

  ロボットの実行プロセスに着目し、空間推論・時間理解・行動誘導・状態検証の4つの能力を専門家モデルで学習し、統合する視覚言語モデルCapek 0.5を提案した。

• 姿勢誤差モデリングと分散伝播を用いたAUV向けDVL支援疎結合慣性航法
  水中航法2026/1/1

  AUVのSINS/DVL疎結合航法において、姿勢誤差を考慮した速度変換モデルと分散伝播法を導入し、長期的な位置誤差の蓄積を抑制した。

• Raspi²USBL：Raspberry Piベースのオープンソース受動型超短基線水中測位システム
  水中測位2025/11/1

  Raspberry Piを用いた低コストで再現可能な受動型超短基線（piUSBL）水中測位システムを開発し、水槽・湖・海洋での実験で距離精度0.1%未満、方位精度0.1度以内、最大1.3kmの安定動作を実証した。

• 密結合型水中SINS/piUSBLナビゲーションのための高精度時間遅延測定と補償
  水中ナビゲーション2025/10/1

  水中音響測位と慣性航法を密結合し、音響伝搬・処理遅延を測定可能なパラメータとして明示的に推定・補償することで、位置精度を大幅に改善した。

• OceanGym：水中身体性エージェントのためのベンチマーク環境
  水中ロボティクス2025/9/1

  水中環境で活動するAIエージェントのための初の総合ベンチマークを提案し、マルチモーダル大規模言語モデル駆動エージェントと人間専門家の性能差を明らかにした。

• S2R-Bench: 自動運転のためのSim-to-Real評価ベンチマーク
  sim2real2025/5/1

  実世界の多様な道路・天候・照明条件で収集したセンサ異常データを用い、自動運転の知覚アルゴリズムのロバスト性を評価する初の実環境ベースの腐敗ロバスト性ベンチマークを提案した。

• 音響・慣性・光学誘導に基づく自律型水中ヘリコプターのドッキング制御系設計と実験
  水中ロボティクス/ドッキング制御2024/10/1

  自律型水中ヘリコプター(AUH)が海底ドッキングシステムに定点・定姿勢で接続するため、音響・慣性・光学センサを組み合わせた誘導制御系を設計し、プール実験と海洋試験で有効性を示した論文。

• Rethinking Dimensionality Reduction in Grid-based 3D Object Detection
  2022/9/1
• Bee$^+$: A 95-mg Four-Winged Insect-Scale Flying Robot Driven by Twinned Unimorph Actuators
  2019/5/1