Yixuan Li
The Chinese University of Hong Kong
収録論文 16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
- UMR: 汎用マニピュレーション表現VLA2026/9/28
人間の実演から異なるロボットへゼロショットで技能を転移できる統一的な行動表現UMRを提案し、物体の動きとエンドエフェクタ軌道を分離して学習する小型VLAモデルで高い成功率を達成した。
- VLMエージェントによる文脈内ロボット学習VLA2026/9/16
商用VLMを活用し、デモやフィードバックから勾配更新なしでロボット行動を生成するGPT-Policyを提案。実機実験で人間のビデオデモがタスク完了率を向上させることを示した。
- 身体化シーン再配置計画タスク計画2026/8/27
エージェントが自己中心視覚とトップダウン目標レイアウトのみを用いて3Dシーン内の家具を目標配置に再配置する新しいタスクを提案し、ベンチマークとベースライン手法を提供した。
- CameraAnything: 任意のカメラ制御による映像の再撮影映像編集2026/7/27
カメラの内部・外部パラメータを同時に制御できる映像編集の統一フレームワークを提案し、焦点距離や解像度の変更を伴う再撮影を単一の生成プロセスで実現した。
- 速度向上のパラドックス：身体化タスクにおける推論速度と品質のトレードオフ再考身体化AI/推論最適化2026/6/1
身体化基盤モデルにおける損失を伴う推論最適化（量子化、枝刈り、非同期推論など）が、タスクレベルの性能に与える影響を分析する枠組みTISEDを提案し、静的・動的タスクで逆説的な効果（遅延低下にもかかわらず完了時間が延びる、成功率が向上するなど）を明らかにした。
- UniLab: GPU中心パラダイムを超えたロボット強化学習のためのヘテロジニアスアーキテクチャ強化学習/システムアーキテクチャ2026/5/1
CPUシミュレーションとGPU学習を分離したヘテロジニアスな強化学習システムUniLabを提案し、GPUシミュレーションに依存せずに3〜10倍の学習効率向上を実証した。
- OmniClone: 頑健で万能な全身ヒューマノイド遠隔操作システムの構築遠隔操作2026/3/1
全身ヒューマノイド遠隔操作システムOmniCloneを提案し、診断ベンチマークOmniBenchを用いて従来手法の弱点を特定し、データレシピとシステム改良によりMPJPEを66%以上削減し、計算資源を大幅に削減した。
- 生成的エピソードガイダンスによる二重粒度コントラスト報酬で効率的な身体性RL強化学習/報酬設計2026/2/1
大規模動画生成モデルを活用し、少数の専門家動画から各RLエピソード用のタスクガイダンスを生成して、粗い探索と細かいマッチングを両立する二重粒度コントラスト報酬を与えることで、人手アノテーションなしにサンプル効率の高い身体性強化学習を実現した研究。
- LessMimic: 統一距離場表現による長期的ヒューマノイドインタラクションヒューマノイド2026/2/1
距離場（DF）を統一表現として用い、参照動作なしで物体形状に汎化し、長期的な全身インタラクションを単一ポリシーで実現する手法を提案。
- QDepth-VLA：量子化深度予測を補助監督とする視覚-言語-行動モデルVLA2025/10/1
VLAモデルにVQ-VAEで量子化した深度マップの潜在トークンを予測する補助タスクを追加し、空間推論能力とマニピュレーション性能を向上させた。
- 人間とヒューマノイドの協調による協働物体運搬の学習協働マニピュレーション2025/10/1
固有感覚のみを用いた強化学習で、リーダーとフォロワーの行動を単一ポリシーに統合し、人間とヒューマノイドが協調して物体を運ぶ手法を提案。シミュレーションと実機実験で有効性を検証した。
- CLONE: 長時間タスクのための閉ループ全身ヒューマノイド遠隔操作遠隔操作2025/6/1
MRヘッドセットによる頭と手のトラッキングのみから、閉ループ誤差補正とMoEベースの学習で全身ヒューマノイドの遠隔操作を実現し、長時間の軌道でも位置ドリフトを抑えて複雑な協調動作を可能にした研究。
- II-NVM: 法線ベクトルを活用したマップの精度と一貫性を高めるSLAMSLAM2025/4/1
法線ベクトルの一貫性を利用して、近接する壁やドアを誤って同一平面として扱う「両面マッピング問題」を解決し、屋内SLAMのマップ精度と一貫性を向上させる手法を提案。
- LiDAR慣性SLAMのための動的初期化SLAM2025/4/1
ロボットが移動中でもLiDARオドメトリとIMUを反復的に整合させ、LiDAR慣性SLAMを高速かつ頑健に初期化する手法を提案した論文。
- 自動運転車の衝突前シナリオの特性分析自動運転2025/2/1
カリフォルニア州の自動運転車衝突報告を分析し、衝突前シナリオを自動抽出するマッピング規則を提案して24種類を98.1%の精度で識別、追突と交差点の主要シナリオの要因を明らかにした。
- BEVPlace: Learning LiDAR-based Place Recognition using Bird's Eye View Images2023/2/1