Yuecheng Liu
収録論文 9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
- EchoVLA: 宣言的記憶を統合した移動マニピュレーション向け視覚-言語-行動モデルVLA2025/11/1
人間の脳に着想を得たシーン記憶とエピソード記憶を組み合わせ、移動と操作を協調させるメモリ対応VLAモデルを提案し、大規模学習用ベンチマークMoManiも構築した。
- Embodied Arena：具現化AIのための包括的・統合・進化型評価プラットフォーム評価基盤2025/9/1
具現化AIの能力を3階層・7能力・25次元で体系化し、22のベンチマークと30以上のモデルを統合評価する進化型プラットフォームを構築した。
- OmniEVA: タスク適応型3Dグラウンディングと身体性考慮推論による汎用エンボディドプランナーVLA2025/9/1
タスクに応じて3D情報の融合を切り替えるゲート付き機構と、ロボットの身体制約を推論に組み込む枠組みにより、実機で実行可能な計画を立てるエンボディドAIプランナーを提案。
- Mem2Ego: グローバル記憶と自己中心視点を統合した長期的身体性ナビゲーションナビゲーション2025/2/1
グローバルな記憶モジュールからタスク関連情報を適応的に取得し、エージェントの自己中心的な視覚入力と統合することで、長期的な物体ナビゲーションの性能を向上させるVLMベースのフレームワークを提案した。
- SpatialCoT：座標アライメントと思考連鎖による身体性タスク計画の空間推論強化VLA2025/1/1
視覚言語モデルの空間推論能力を高めるため、座標の双方向アライメントと思考連鎖に基づく空間グラウンディングを組み合わせたSpatialCoTを提案し、ナビゲーションとマニピュレーションのタスクで従来手法を上回る性能を示した。
- ET-Plan-Bench: 基盤モデルによる時空間認知に向けた身体性タスクレベル計画ベンチマークタスク計画2024/10/1
LLMによる身体性タスク計画を評価するベンチマークET-Plan-Benchを提案し、空間・時間・因果理解を要するタスクで最先端モデルの性能が大きく低下することを示した。
- Astra: 身体性指示追従のための効率的Transformerアーキテクチャと対照的ダイナミクス学習VLA2024/8/1
異なるモダリティのセグメントからなる軌跡を効率的に処理する新しいTransformerと、環境ダイナミクス理解を深める対照的学習目的を提案し、ロボット操作ベンチマークで性能を大幅に向上させた。
- SCALE: 新奇性推定による移動ロボットの自己修正型視覚ナビゲーション視覚ナビゲーション2024/4/1
オフライン強化学習と新奇性推定を組み合わせ、未知の観測に直面しても人間の介入なしに自己修正して経路を回復する視覚ナビゲーション手法を提案した。
- RITA: Boost Driving Simulators with Realistic Interactive Traffic Flow2022/11/1