Yuqi Li

収録論文 5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

• 意味的・視覚的フィードバックでロボット世界モデルを学習する
  世界モデル2026/11/5

  ロボット世界モデルを、候補未来の比較と意味的・視覚的フィードバックで事後学習するRoboImagineを提案し、RT-1などで視覚予測精度を改善した。

• FF-ProCams: プロジェクタ・カメラシステムのためのフィードフォワード3Dガウススプラッティング
  3D再構成/逆レンダリング2026/7/20

  プロジェクタ・カメラシステム向けに、スパースな多視点観測から再照明可能な3Dガウス表現を単一のフォワードパスで推定する逆レンダリングフレームワークを提案し、高精度かつ高速なレンダリングを実現した。

• MUJICA: 車輪付き脚ロボットのためのマルチスキル統合制御アーキテクチャ
  歩行2026/5/1

  車輪付き脚ロボット向けに、全方位移動・高所乗り越え・転倒回復などの多様な低レベルスキルを単一ポリシーに統合し、高レベルセレクタが proprioception のみで最適スキルを動的選択する制御フレームワークを提案。シミュレーションと実機で適応性とタスク成功率を向上させた。

• RoboAlign-R1: ロボットビデオ世界モデルのための蒸留型マルチモーダル報酬アライメント
  ビデオ世界モデル2026/5/1

  ロボットビデオ世界モデルの訓練を、再構成損失などの低レベル目的ではなく、指示追従や操作成功などの意思決定に重要な能力に合わせるため、報酬アライメントと長期推論安定化を組み合わせたフレームワークを提案した。

• キーフレーム誘導自己模倣による四足ロボットの頑健かつ適応的なスキル学習
  四足歩行/模倣学習2026/3/1

  キーフレームをスキル表現として用い、専門家データなしで自己模倣学習により多様なスキルを獲得し、複雑な地形でも頑健に動作する四足ロボットの学習フレームワークを提案した。