Zeyu 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

• 世界行動モデルの汎化性能を決める要因とは？推論時の未来モデリングに関する実証研究
  VLA2026/9/28

  世界行動モデル（WAM）の汎化性能を環境変化・データ効率・タスク汎化の3軸で評価し、未来表現の条件付けが重要であることを示すとともに、未来生成を1回の順伝播に簡略化したSimple-WAMを提案した。

• InsertAnything: シミュレーションから現実への汎化可能な接触リッチ精密挿入
  マニピュレーション2026/9/21

  シミュレーションのみで強化学習を行い、実世界のデモや微調整なしに、様々な形状・クリアランスの穴への精密挿入を実現するフレームワークを提案。

• LiteMVS: 基盤モデル蒸留と専門家集約による効率的な多視点ステレオ
  3D知覚2026/8/4

  多視点ステレオに単眼のセマンティック・構造事前知識を注入し、軽量かつ高精度な深度推定を実現する手法を提案。

• 混雑環境における四足ロボットの俊敏なナビゲーション学習
  ナビゲーション2026/7/1

  四足ロボットが混雑した動的環境を安全かつ俊敏に移動するため、速度障害物理論とエンドツーエンド学習を組み合わせたナビゲーションシステムVOP-Navを提案した。

• KineBench: IDM不要の運動学的接地による身体化世界モデルのベンチマーク
  世界モデル/ベンチマーク2026/7/1

  身体化世界モデルの物理的整合性を評価するため、逆動力学モデルを使わずに生成動画から直接6Dエンドエフェクタ姿勢を抽出し、物理シミュレータで閉ループ検証する新しいベンチマークKineBenchを提案した。

• Kairos: 後悔を考慮した物理AI向けネイティブ世界行動モデルスタック
  世界モデル2026/6/15

  物理AIのための世界モデルスタックを提案し、制御に重要な情報のみを学習・維持・展開する手法を導入した。

• 制御推論と状態空間ダイナミクスによるマルチエージェント軌道予測の高精度化
  軌道予測2024/8/1

  状態空間モデルとグラフニューラルネットワークを組み合わせ、制御変数を「Mixed Mamba」で推定することで、自動運転における周辺車両や歩行者の軌道予測精度を向上させた研究。

• 教訓学習によるパーソナライズ自動車線変更の進化加速
  自動運転2024/5/1

  ドライバーの介入データからオンラインで学習し、パーソナライズされた自動車線変更を効率的に進化させる手法を提案。

• Synthesizing Diverse and Physically Stable Grasps with Arbitrary Hand Structures using Differentiable Force Closure Estimator
  2021/4/1