Zehua Fan
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
視覚ナビゲーションVLA移動操作ナビゲーション歩行
※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
- SkipWorld: 蒸留ワールドモデルによる潜在スキップ計画で効率的な視覚ナビゲーション視覚ナビゲーション2026/10/13
ワールドモデルを潜在空間で自己回帰的に学習し、長期的な未来状態を直接予測するスキップモデルに蒸留することで、視覚ナビゲーションの計画を高速化する手法を提案。
- Language2Drive：自動運転におけるVision-Language-Actionモデルは本当に指示に従うのか？VLA2026/10/12
自動運転VLAモデルが自然言語指示に従って運転行動を変えられるかを検証するベンチマークLanguage2Driveを提案し、運転能力は高い一方で言語による行動制御が著しく弱いことを示した。
- UniWAM：統合された世界行動モデルVLA2026/10/1
物理推論・映像生成・行動予測を統合したモデルで、人間の一人称視点データとロボットデータを活用し、複数の評価でSOTAを達成した。
- MobileWAM: 世界行動モデルをチェーン・オブ・フォーサイトで移動操作に橋渡しする移動操作2026/8/5
移動操作のための世界行動モデルを提案し、事前学習済みのビデオ拡散トランスフォーマーと軽量な行動エキスパートを融合させ、移動と操作の異種ダイナミクスを扱う。また、中間表現が未来の潜在チャンクを逐次予測するCoFを導入し、実機でも高い性能を示した。
- AR Forcing: 長期的ロボットナビゲーションのためのワールドモデルに向けてナビゲーション2026/5/1
拡散ベースのナビゲーションワールドモデルにおける訓練と推論の分布ずれを解消するため、自己回帰訓練戦略AR Forcingを提案し、長期的な予測の安定性と精度を向上させた。
- 六脚ガイドロボットにおける力コンプライアンスMPCとロボット-ユーザーCBFによる対話型ナビゲーションと安全性確保歩行2025/8/1
視覚障害者を案内する六脚ロボットにおいて、ユーザーが加える力を推定して動作に反映する力コンプライアンスMPCと、ユーザーとロボット双方の安全を保証する制御バリア関数を組み合わせ、複雑環境での対話型ナビゲーションと障害物回避を実現した。