Zeying Gong
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)
収録論文 12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
- AECNav: 効率的なゼロショットオープンボキャブラリ物体ナビゲーションのための能動的証拠統合ナビゲーション2026/8/1
ゼロショット物体ナビゲーションを証拠駆動の認識から意思決定への問題として再構成し、共有エンコーディングとクラスタレベルの信念統合、情報利得に基づく能動的探索により、高精度かつ低遅延なナビゲーションを実現した。
- 遅い推論器から速いプランナーへのトークン単位潜在ストリーミングによる動的視覚言語ナビゲーションナビゲーション2026/7/1
動的な人間中心環境での視覚言語ナビゲーションにおいて、遅いVLMの推論中に中間隠れ状態をストリーミングして高速なプランナーを逐次更新するSPARK-VLNを提案し、ナビゲーション成功率と社会的コンプライアンスを向上させた。
- AffordanceVLA：アフォーダンス認識による行動生成を強化する視覚言語行動モデルVLA/操作2026/6/4
視覚言語モデルとロボット制御の構造的ミスマッチを解消するため、アフォーダンス予測を中間表現として導入し、物体の接地・2D位置特定・3D幾何推論を段階的に行う統一フレームワークを提案した。
- FutureNav: 視覚言語ナビゲーションのための統合世界行動モデリングVLA/ナビゲーション2026/6/1
視覚と言語によるナビゲーション(VLN)タスクにおいて、世界状態の遷移と将来予測を明示的にモデル化する統合フレームワークを提案し、4B規模のバックボーンで複数のベンチマークで最先端性能を達成した。
- NavThinker: 社会的ナビゲーションにおける結合予測と計画のための行動条件付きワールドモデルナビゲーション2026/3/1
ロボットの行動に応じて将来のシーンと歩行者動態を予測する行動条件付きワールドモデルを強化学習と組み合わせ、社会的ナビゲーションの性能を向上させた。
- FLUX: 整流フローと静的から動的への学習によるクロス身体性生成ナビゲーションポリシーの高速化ナビゲーション2026/3/1
動的ナビゲーションベンチマークDynBenchを導入し、フローベースの統一ナビゲーションポリシーFLUXを提案。直線軌道で推論を高速化し、静的から動的へのカリキュラムで社会的ナビゲーションと静的タスクの堅牢性を向上、ゼロショットで多種ロボットに転移可能。
- RoboSenseチャレンジ：あらゆる環境を認識し、どこへでも移動し、プラットフォームを超えて適応するロボット知覚ベンチマーク2026/1/1
ロボット知覚の堅牢性と適応性を競うRoboSense 2025チャレンジの報告で、5つのタスクのベンチマークと23の受賞解法から得られた知見をまとめた。
- 自動運転のための視覚-言語-行動モデル：過去・現在・未来VLA2025/12/1
自動運転における視覚-言語-行動（VLA）フレームワークの進化を整理し、End-to-End型とDual-System型の2つのパラダイムに分類して、その特徴と課題を概観したサーベイ論文。
- SocialNav-Map: 人間軌道予測を用いた動的マッピングによるゼロショット社会ナビゲーション社会ナビゲーション2025/11/1
人間の軌道予測と占有マップを組み合わせ、環境ごとの追加学習なしで安全に移動できるゼロショット社会ナビゲーション手法を提案。
- 成功への階段：LLM駆動の粗から細への探索によるオンライン階層対応ゼロショット物体目標ナビゲーションフレームワークナビゲーション2025/5/1
事前地図や再学習なしで多階層建物内の物体を目指すゼロショットナビゲーションを実現するASCENTを提案。階層表現構築とLLMによる粗密探索でHM3D/MP3Dで最高性能を達成し、四足ロボットで実機検証した。
- SD-OVON: 動的シーンにおけるオープンボキャブラリ物体ナビゲーションのための意味論対応データセットとベンチマーク生成パイプライン物体ナビゲーション2025/5/1
マルチモーダル基盤モデルを活用し、実世界の意味論と常識に沿ったフォトリアルな動的シーンと操作可能物体を含むオープンボキャブラリ物体ナビゲーション用データセット・ベンチマークを自動生成するパイプラインを提案。
- 認知から予知へ：社会的ナビゲーションのための未来認識フレームワーク社会的ナビゲーション2024/9/1
人間の将来の軌道を予測し、その経路を妨げる行動にペナルティを与える強化学習手法Falconを提案し、新しいベンチマークSocialNavで評価した。