Zike Yan
The Chinese University of Hong Kong
収録論文 15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
- 魚眼VLA：単一魚眼カメラで操作のための広域認識と高精細視野を両立VLA2026/9/22
単一の魚眼カメラから広域視野とエンドエフェクタ中心の局所クロップを同時に取得し、VLAモデルと組み合わせて卓上・棚・コンベア上の操作を実現した研究。
- KEMO: 長期的ロボット操作のためのイベント駆動キーフレームメモリとVLAポリシーマニピュレーション2026/6/1
長期的なロボット操作において、過去の重要な状態変化をキーフレームとして自動選択・記憶し、VLAポリシーに統合する軽量なプラグインメモリフレームワークKEMOを提案。実機の双腕操作タスクで成功率を大幅に向上させた。
- CoINS: スキル認識VLMによる反事実的インタラクティブナビゲーションナビゲーション2026/1/1
VLMにロボットのスキル能力を組み込み、障害物を除去すべきか反事実的に推論して経路を切り開く階層型ナビゲーション手法を提案。
- 自己改善VLAのための反省ベースタスク適応VLA2025/10/1
VLMの因果推論で失敗から報酬を自動生成し強化学習を加速、成功軌道の模倣で報酬ハッキングを防ぐ二経路フレームワークを提案。
- DISCOVERSE: 複雑で高忠実度な環境における効率的なロボットシミュレーションsim2real2025/7/1
3DガウススプラッティングとMuJoCoを組み合わせ、実世界の複雑な環境を高精細に再現してロボット学習を行うオープンソースのReal2Sim2Realシミュレーションフレームワークを提案し、模倣学習におけるゼロショットSim2Real転移で最先端性能を示した。
- 微分可能シミュレーションによる汎化可能なロボット方策転移のためのReal-Sim-Realループフレームワークsim2real2025/3/1
微分可能シミュレーションを活用し、実世界データでシミュレータを反復的に調整するReal-Sim-Realループを提案。マニピュレーションタスクでsim-to-realギャップを大幅に削減し、高い汎化性能を実現した。
- COSMO: 選択的記憶の組み合わせによる低コスト視覚言語ナビゲーションVLA2025/3/1
視覚言語ナビゲーション(VLN)において、状態空間モジュールとトランスフォーマーを統合し、選択的状態空間モジュール(RSSとCS3)を導入することで、高性能と低計算コストを両立する新アーキテクチャCOSMOを提案した。
- ActiveSplat: ガウススプラッティングによる能動的高精細シーン再構成能動的再構成/3DGS2024/10/1
ガウススプラッティングを活用し、オンラインマッピング・視点選択・経路計画を統合した自律的な高精細3D再構成システムを提案。疎なトポロジーと密な予測を組み合わせた階層的計画で効率的な探索を実現する。
- 大規模環境における能動的ニューラルマッピング能動的マッピング2024/9/1
NeRFベースの地図から一般化ボロノイグラフを抽出し、不確実性を考慮しながら大規模屋内環境を効率的に探索する能動的マッピングシステムを提案した。
- 影のないNeRFによるカメラ位置推定位置推定2024/5/1
照明や影の変化に影響されないよう画像を正規化する2段階パイプラインを提案し、ハッシュ符号化NeRF上でカメラ位置推定を高精度化した研究。
- 三段階ロバスト姿勢最適化による分散NeRFのブレンディングNeRF/3D再構成2024/5/1
分散NeRFの位置合わせ精度を三段階の姿勢最適化で高め、都市規模の環境を高品質に合成する手法を提案した。
- ASSIST: Interactive Scene Nodes for Scalable and Realistic Indoor Simulation2023/11/1
- Line Flow based SLAM2020/9/1
- Sequential Adversarial Learning for Self-Supervised Deep Visual Odometry2019/8/1
- Local Supports Global: Deep Camera Relocalization with Sequence Enhancement2019/8/1