Zhongyuan Liu

Agibot Finch

収録論文 8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

• τ0-VLA: 世界モデル誘導のテスト時計算を備えた階層型ロボット基盤モデル
  VLA2026/8/17

  長期的なロボット操作タスクを、高レベル方策がサブタスク生成時にテスト時計算を追加で行える階層型VLAモデルを提案し、実データで性能向上を実証した。

• FU-MPC：モーター駆動LiDARを用いた効率的かつ高精度なUAV探査のためのフロンティア・不確実性考慮モデル予測制御
  探査/制御2026/5/1

  未知環境でのUAV探査効率と自己位置推定精度を両立するため、独立駆動の回転LiDARを搭載し、飛行軌道に沿ってLiDARの回転を最適化する階層的探査フレームワークを提案した。

• S3KF: パノラマ3Dマルチオブジェクト追跡のための球面状態空間カルマンフィルタリング
  マルチオブジェクト追跡2026/3/1

  回転LiDARと魚眼カメラを用いたパノラマ3Dマルチオブジェクト追跡フレームワークを提案し、単位球面上での状態表現と拡張カルマンフィルタにより、カメラとLiDARの観測を統合して高精度な追跡を実現した。

• 複雑環境におけるUAV LiDAR慣性オドメトリのための能動的環境認識型最適スキャン制御
  LiDARオドメトリ2025/9/1

  フクロウの能動的知覚に着想を得て、MPCと強化学習を組み合わせたLiDARスキャン制御フレームワークAEOSを提案し、UAVのLiDAR慣性オドメトリ精度を向上させた。

• STARC: 緊急対応における人間とロボットの協調のための壁越し拡張現実フレームワーク
  AR/人間ロボット協調2025/9/1

  ロボットのマッピングと救助隊員装着のLiDARを融合し、壁越しに人や危険をARで可視化するシステムを開発、実証した。

• OpenStreetMapを活用した適応型モーター駆動LiDARスキャン制御による堅牢な自己位置推定
  自己位置推定2025/9/1

  OSMの建物情報を事前知識として取り込み、シーンの観測性と地図特徴の分布に応じてモーター駆動LiDARの走査速度を適応制御することで、自己位置推定精度を向上させる手法を提案した。

• PERAL: 球体ロボットにおけるパッシブLiDAR励起のための知覚認識型運動制御
  移動ロボット/知覚2025/9/1

  球体ロボットの内部駆動とセンサ姿勢の連成を利用し、通常の走行指令に微小な非周期的振動を重畳することで、追加ハードウェアなしにLiDARの走査多様性を高める運動制御手法を提案した。

• LiMo-Calib: 四足歩行ロボット搭載パノラマ3Dセンシングシステムのためのオンサイト高速LiDAR-モータキャリブレーション
  キャリブレーション2025/2/1

  四足歩行ロボットの振動下でも、生のLiDARスキャンから幾何特徴を直接抽出し、外部ターゲットなしでLiDARとモータのキャリブレーションをオンサイトで高速に行う手法を提案。