Yuchen Liu
収録論文 19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
- MomWorld: 長期自律走行のための運動量を考慮した潜在ワールドモデル自動運転2026/9/27
過去の観測からシーンの運動傾向を抽出し、潜在的な運動量を未来へ伝播させることで、長期的な計画の一貫性を高め衝突率を削減する自律走行用ワールドモデルを提案。
- CE$^4$L: 自己視点・他者視点・両視点の継続学習継続学習2026/9/20
自己視点・他者視点・両視点が混在する動画認識のための継続学習ベンチマークCE$^4$Lを提案し、視点間対応や非同期性に対応するパラメータ効率の良い手法VISTAを開発した。
- BiRoAD: 双腕マニピュレーションのための共有・役割適応表現学習マニピュレーション2026/9/20
双腕ロボットの動作を「腕交換で不変な協調構造」と「役割に応じて変化する成分」に分解し、役割の偏りに頑健な模倣学習を可能にする特徴変換フレームワークを提案。
- HINT-Plan: 視覚言語モデルを用いた人間意図を考慮したロボットタスクプランニングタスクプランニング2026/9/15
視覚言語モデルで人間の高レベル意図を予測し、階層的シーングラフと組み合わせて人間とロボットの共同タスクプランニングを行う手法を提案。
- すべての履歴が役立つわけではない：長期的なエンドツーエンド自動運転のための速度認識型選択的メモリ自動運転2026/8/16
自動運転の長期計画において、過去の自己予測状態が古くなったり現在の運動段階と矛盾したりする問題を解決するため、選択的メモリと運動段階学習を導入したStableDriveを提案し、衝突率やL2誤差を大幅に改善した。
- ロボット操作におけるワールドモデル評価のためのベンチマーク RoboWM-Benchベンチマーク/ワールドモデル2026/4/1
ロボット操作タスクに特化した、ビデオワールドモデルの物理的実行可能性を評価するベンチマークを提案。生成動画を実行動作に変換し、シミュレーションで検証する。
- 疎なロードマップを用いた物理情報ニューラル動作計画の弱教師あり学習動作計画2026/4/1
疎なロードマップからの弱教師信号と物理情報に基づくPDE正則化を組み合わせた階層型ニューラル時間場（H-NTFields）を提案し、複雑な多部屋環境での動作計画のロバスト性を向上させた。
- BiPreManip: 予期的協調によるアフォーダンスに基づく両腕準備的操作の学習両腕操作2026/3/1
直接掴みにくい物体や機能的操作が難しい物体に対して、一方の腕が準備的操作を行い他方の腕の目標動作を可能にする両腕協調タスクを扱い、視覚アフォーダンスに基づくフレームワークを提案した。
- 物理事前知識を用いたオンライン階層的政策学習による未知環境でのロボットナビゲーションナビゲーション2025/10/1
未知の大規模屋内環境でのロボットナビゲーションのため、高レベルで疎なグラフによる大域的接続性を捉え、低レベルでニューラル場とEikonal PDEを組み合わせた物理情報に基づく階層的計画手法を提案し、スペクトルバイアスや破滅的忘却を克服してオンライン探索・地図構築・実環境ナビゲーションの可能性を示した。
- 領域分割による物理情報ニューラル運動計画の大規模環境への拡張運動計画2025/6/1
大規模環境での運動計画のため、開始点と目標点の潜在表現間の距離としてコストを計算する新しいニューラル場表現FB-NTFieldsを提案し、四足歩行ロボットで実証した。
- マルチモーダル大規模言語モデルによる文脈認識型人間行動予測：課題と知見行動予測2025/4/1
事前学習済みマルチモーダルLLMを用いた文脈認識型人間行動予測のためのモジュール型フレームワークを提案し、各種LLMや入力、インコンテキスト学習、自己回帰手法を比較評価した。
- 未知環境における物理情報に基づくニューラルマッピングと動作計画動作計画2024/10/1
アイコナール方程式の解である到達時間場をニューラルネットで直接学習し、未知環境を探索しながら地図生成と動作計画を同時に行う手法を提案した。
- 大規模モデルを用いた不均衡自動運転タスクのためのオンライン解析的サンプル不要連続学習連続学習2024/5/1
大規模バックボーンの特徴にリッジ回帰を適用し、再帰的に解析解を求めることで壊滅的忘却とデータ不均衡に対処するオンライン連続学習法を提案し、自動運転データセットで有効性を示した。
- DELTA: 大規模言語モデルを用いた分解型効率的長期ロボットタスクプランニングタスクプランニング2024/4/1
シーングラフをLLMに入力して環境を表現し、長期タスクをサブゴール列に自動分解することで、幻覚を抑えつつ高速・高成功率なタスクプランニングを実現した手法。
- 大規模言語モデルによるロボットタスク計画への人間認識の導入タスク計画2024/4/1
人間の情報を階層的シーングラフに組み込み、LLMで将来の人間活動を予測しながら動的環境でのロボットタスク計画を行う手法を提案した。
- NBMOD: Find It and Grasp It in Noisy Background2023/6/1
- A Deep Reinforcement Learning Environment for Particle Robot Navigation and Object Manipulation2022/3/1
- Mobile 3D Printing Robot Simulation with Viscoelastic Fluids2021/10/1
- The Autonomous Racing Software Stack of the KIT19d2020/10/1