Zhiyu Li

収録論文 7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

• BiPreManip: 予期的協調によるアフォーダンスに基づく両腕準備的操作の学習
  両腕操作2026/3/1

  直接掴みにくい物体や機能的操作が難しい物体に対して、一方の腕が準備的操作を行い他方の腕の目標動作を可能にする両腕協調タスクを扱い、視覚アフォーダンスに基づくフレームワークを提案した。

• RoboBrain 2.5：奥行きを見据え、時間を心に刻む
  VLA2026/1/1

  深度認識に基づく3D空間推論と、時間的な進捗予測を統合した次世代の身体性AI基盤モデルを提案し、複雑なマニピュレーションの精度と実行認識を向上させた。

• ParaMaP: 並列マッピングと衝突回避動作計画によるリアクティブなロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2025/12/1

  GPUベースの距離場マッピングとサンプリング型モデル予測制御を統合し、未知環境でのリアルタイムな衝突回避動作計画を並列処理で実現したフレームワーク。

• RoboBrain 2.0 技術報告
  VLA2025/7/1

  視覚と言語を統合し、実環境での知覚・推論・計画を担う具現化基盤モデルRoboBrain 2.0を提案。7Bと32Bの2種類で、空間理解や時系列意思決定タスクで高い性能を示す。

• YOPO-Rally：オフロード地形のためのSim-to-Real単段階プランナ
  sim2real2025/5/1

  森林などのオフロード環境で、シミュレータで訓練した単一のニューラルネットワークプランナを実機にゼロショット転移し、経路計画と地形走破性解析を統合してナビゲーションを実現した。

• YOPOv2-Tracker: 知覚から行動までのエンドツーエンド俊敏追跡・ナビゲーションフレームワーク
  追跡・ナビゲーション2025/5/1

  クアッドロータの追跡・ナビゲーションを、センサ観測から直接制御指令へ写像するエンドツーエンドの枠組みとして構築し、運動プリミティブをアンカーに軌道コストを回帰することで解釈性を保ちつつ俊敏性を実現した。

• サンプリングベース階層型軌道計画による編隊飛行
  群制御2024/7/1

  各UAVが安全飛行回廊を共有し、サンプリングによる編隊誘導とMPPIによる分散軌道最適化を組み合わせて、障害物環境での安全な編隊飛行を実現する手法を提案した。