Zezhi Liu

収録論文 4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

• 視覚と時相論理からの神経記号的軌道生成
  軌道生成2026/7/1

  多視点画像と時相論理仕様からロボットの行動軌道を生成する手法を提案し、物体形状を必要とせずに高い成功率を達成した。

• VLA-JEPA：潜在世界モデルで視覚-言語-行動モデルを強化
  VLA2026/2/1

  未来のフレームを教師信号に使い、現在の観測だけから潜在空間で状態予測を学習するJEPA型事前学習で、VLAポリシーの汎化とロバスト性を高めた。

• ロボットマニピュレーションのための汎用ワンショットマルチモーダル能動知覚フレームワーク：最適視点予測の学習
  能動知覚2026/1/1

  カメラを最適な視点に一度で移動させることで、ロボットマニピュレーションの知覚品質を高める汎用フレームワークを提案。視点評価を分離し、マルチモーダルネットワークで直接カメラ姿勢を予測、把持成功率を大幅に向上させた。

• BT-TL-DMPs：ビヘイビアツリー・時相論理・動的運動プリミティブを統合したロボットTAMPフレームワーク
  マニピュレーション2025/7/1

  模倣学習で得た操作スキルを、時相論理で記述した長期的タスクの制約下で新環境に適応させるため、ビヘイビアツリー・STL・DMPを階層的に統合した枠組みを提案し、実機実験で有効性を示した。