Zhibo Yang
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ナビゲーションVLA
※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
- Qwen-RobotNav 技術報告：エージェント型ナビゲーションシステム向けのスケーラブルなナビゲーションモデルナビゲーション2026/6/1
本論文は、推論時に外部から観測戦略を再構成可能なパラメータ化インターフェースを持つスケーラブルなナビゲーションモデルQwen-RobotNavを提案し、複数のタスクモードと観測パラメータを導入して、指示追従や物体探索などの多様なナビゲーション行動を単一モデルで実現する。
- Qwen-VLA：タスク・環境・ロボット形態を横断する視覚言語行動モデルの統合VLA2026/5/1
多様なロボットタスクを単一の視覚言語行動モデルに統合するQwen-VLAを提案し、操作・ナビゲーション・軌道予測を統一フレームワークで扱う。
- 視界の限界を超えて：予期せぬ障害物に対するDRLベースのナビゲーション戦略ナビゲーション2025/3/1
LiDARデータの変化率を動的な環境知覚要素として活用し、カリキュラム学習で効率と安全性のバランスを取る深層強化学習ナビゲーション手法を提案。見通しの悪い環境での衝突を減らし、BARNデータセットで高い成功率を達成した。
- シナリオ拡張による深層強化学習ベースのロボットナビゲーションの汎化性能向上ナビゲーション2025/3/1
観測を想像空間に写像して行動を生成・再写像するシナリオ拡張を提案し、未見環境での深層強化学習ナビゲーションの汎化性能を大幅に改善した。
- MAER-Nav: 鏡像拡張経験リプレイによるロボットナビゲーションの双方向運動学習ナビゲーション2025/3/1
成功した前進軌跡を鏡像反転して後退経験を合成する経験リプレイとカリキュラム学習を組み合わせ、明示的な失敗駆動型リプレイや報酬設計の変更なしに双方向運動を学習するナビゲーション手法を提案した。