Zhen Liu
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
- 実環境UAV向け能動物体検出：大規模データセット、ベンチマーク、および手法の提案物体検出2026/7/1
UAV地上能動物体検出のための大規模実世界データセットATRNet-LUDOを構築し、ベンチマークを確立。さらに、JEPAを用いた世界モデルで汎化性能を高めるAOD-JEPA手法を提案した。
- Goal2Skill: 適応的計画と内省による長期的操作VLA/操作2026/4/1
長期的な操作タスクを高レベルの計画と低レベルの実行に分離した二重システムフレームワークを提案し、記憶と適応的再計画を実現して成功率を大幅に向上させた。
- HSC-VLA: 高密度クラッタ環境での堅牢な両腕操作のための階層的シーンクリアリング両腕操作2026/3/1
高密度な環境での操作タスクにおいて、タスクに関係ない視覚情報が注意を散漫にし性能を低下させる問題を解決するため、高レベルな視覚意味推論と低レベルな感覚運動実行を分離する階層的フレームワークを提案した。
- EVA: 逆動力学報酬による実行可能ロボット行動へのビデオ世界モデル整合世界モデル2026/3/1
ビデオ生成モデルをロボットの世界モデルとして使う際、生成映像が物理的に実行可能な行動に変換されるよう、逆動力学モデルを報酬として強化学習で整合させる手法を提案した。
- PAct: 部分分解による単視点関節物体生成関節物体生成2026/2/1
単一画像から関節物体を部分ごとに分解し、形状・構成・関節運動を生成するフィードフォワード手法を提案。
- スケーラブル生成ゲームエンジン：ハードウェア・アルゴリズム協調設計による解像度の壁の突破生成モデル/ハードウェア協調設計2026/1/31
生成モデルによるゲームエンジンの高解像度化を目指し、計算律速なワールドモデルとメモリ律速なデコーダを異種アクセラレータ上で分離する協調設計を提案。720×480のリアルタイム生成を実現した。
- 身体性知能運転のための大規模マルチモーダルモデル：自動運転の次のフロンティア自動運転2026/1/1
大規模マルチモーダルモデル（LMM）と深層強化学習を組み合わせた意味・方策の二重駆動型ハイブリッド意思決定フレームワークを提案し、車線変更計画タスクで有効性を検証した。
- 構成部品から機械を設計するエージェント的アプローチ機械設計/LLMエージェント2025/10/16
LLMが標準部品を組み合わせて移動や操作の機能を持つ機械を設計できるかを、ゲームBesiege上のテストベッドで評価し、強化学習による改善の可能性を探った。
- FlowPolicy: 一貫性フローマッチングによる高速で堅牢な3Dフローベース方策模倣学習2024/12/1
3D点群を入力とし、一貫性フローマッチングで速度場の自己整合性を正規化することで、1ステップ推論でロボット操作方策を生成する手法を提案。
- UEVAVD: UAV視点の能動的物体検出のためのデータセット能動的物体検出2024/11/1
UAVの視点変更による能動的物体検出(AOD)を開発するためのデータセットUEVAVDを公開し、GRUとSAMを組み込んだDRL手法で性能を向上させた。
- Adversarial Driving Behavior Generation Incorporating Human Risk Cognition for Autonomous Vehicle Evaluation2023/10/1
- Deep Forward and Inverse Perceptual Models for Tracking and Prediction2017/10/1