Zhiting Mei
Princeton University
収録論文 10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
- LIBERO-VPro：ロボット基盤モデルの閉ループ視覚ロバスト性ベンチマークVLA2026/9/21
実行中の視覚情報を意図的に乱すことで、ロボット基盤モデルの閉ループ視覚ロバスト性を体系的に評価するベンチマークLIBERO-VProを提案し、VLAとWAMのロバスト性プロファイルの違いを明らかにした。
- ロボトラストベンチ：ロボット操作のためのビデオワールドモデルの信頼性評価ビデオワールドモデル/信頼性評価2026/6/1
ロボット操作におけるビデオワールドモデルの信頼性を評価するベンチマークを提案し、現行モデルが視覚的整合性はあるが制約推論や物理的相互作用に課題があることを示した。
- PlayWorld: 自律的な遊びからロボットの世界モデルを学習する世界モデル2026/3/1
ロボットの自己遊びデータのみから高忠実度のビデオ世界モデルを学習する手法を提案し、物理的に一貫した物体操作の予測を実現した。
- ロボティクスにおける動画生成モデル：応用・研究課題・将来展望世界モデル2026/1/1
動画生成モデルをロボティクスの世界モデルとして活用する研究をサーベイし、模倣学習や強化学習などへの応用と課題を整理した。
- 自分が知らないことを知る世界モデル：校正された不確実性を伴う制御可能な動画生成世界モデル2025/12/1
制御可能な動画生成モデルに、生成フレームの各領域ごとの信頼度を推定・校正する不確実性定量化手法C3を提案し、幻覚の局所化を可能にした。
- 幾何と視覚の融合：蒸留フィールドにおける事前学習セマンティクスの再検討ロボティクス/3Dビジョン2025/10/1
放射輝度場のセマンティック蒸留において、幾何情報に基づく特徴が視覚のみの特徴と比べて構造詳細や物体定位、姿勢推定に与える影響を検証し、初期推定不要の新しい逆問題フレームワークSPINEを提案した。
- WoMAP: 実世界モデルによる身体性を伴うオープン語彙物体位置推定VLA2025/6/1
ガウススプラッティングによる実→シミュ→実パイプラインと潜在世界モデルを組み合わせ、実演データなしでオープン語彙物体位置推定ポリシーを学習する手法を提案。
- VERDI: 自動運転のためのVLM埋め込み推論自動運転2025/5/1
VLMの推論過程と常識知識を学習時に自動運転スタックへ蒸留し、推論時の大規模VLMコストなしでモジュール型E2Eモデルの性能を向上させる手法を提案。
- 自信を持って知覚する：学習ベース知覚を用いたナビゲーションのための統計的安全保証ナビゲーション2024/3/1
事前学習済み知覚モデルの不確実性をConformal Predictionで校正し、未知環境でも安全なナビゲーションを実現する手法を提案。四足ロボット実験で障害物誤検出を70%削減し、100%の安全性を達成。
- Fundamental Limits for Sensor-Based Robot Control2022/2/1