Houde Liu
Tsinghua University
収録論文 33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
- VLAは呼び出すエージェントから何を学べるか：具現化ナビゲーションのためのタスクレベル経験蒸留VLA2026/11/12
LLMプランナー付きナビゲーションエージェントの成功経験をVLAに蒸留し、テスト時はVLA単体でナビゲーションできるようにするH2E手法を提案。REVERIE-CEで成功率を35.0%から44.9%に向上させた。
- 一人称人間動画からの軌道拡散による汎化可能なマニピュレーションマニピュレーション2026/10/15
人間の動画から物体の6D軌道を抽出し、拡散モデルで軌道を生成してロボットの模倣学習データを効率的に生成する手法を提案。RLBenchでほぼ100%の成功率を達成し、実機でも一人称の人間実演から汎化可能な操作を実現した。
- REDIRECT: ロボットの悪い癖を1%の修正で直す模倣学習2026/10/2
混合品質のテレオペデータから、問題のある局所的な行動分岐だけを特定し、1%の学習予算で修正する手法を提案。
- TacDyn-WAM: 異種視触覚ワールドアクションモデルにおける暗黙的触覚ダイナミクスの学習触覚2026/9/30
触覚の未来画像を再構成する代わりに、触覚ダイナミクスを表現空間で予測する視触覚ワールドアクションモデルを提案し、UniVTACで81.5%の成功率を達成した。
- 凍結ACCポリシーのための適応的安全フィルタリング：共形残差キャリブレーションによるアプローチ安全制御2026/9/28
凍結した適応クルーズコントロールポリシーの残差を共形予測で校正し、安全マージンを適応的に調整するフィルタを提案。再学習なしで安全性を向上させ、計算コストも削減。
- 凍結フローは動きを忘れる：潜在フローワールドモデルにおける失われた運動の診断と復元ワールドモデル2026/9/23
凍結した自己教師あり潜在空間上のフローを学習するワールドモデルが、物体の動きを失う問題を診断し、デコード経路の監督でフローのみを再学習するDARTを提案。
- 模倣学習におけるデモンストレーション忘却の再考：ロボット工学の視点から模倣学習2026/8/21
ロボットの模倣学習において、ユーザーが削除を要求したデモンストレーションの影響を評価する新しい監査手法を提案。行動と証拠の2軸で再学習との整合性を検証する。
- SoftVTBench: 変形を考慮した視覚触覚データセットと変形物体操作のベンチマーク変形物体操作/データセット/ベンチマーク2026/8/19
変形物体操作の物理的相互作用品質を評価するため、視覚触覚データセットと閉ループベンチマークを構築し、変形許容度を考慮した成功率を提案した。
- Push-Wiper: 多様な汚れと表面に対応するセグメント化押し出し軌道による汎用ロボット清掃ロボット清掃2026/8/1
粘性の高い汚れを押し出し軌道で集約する清掃フレームワークPush-Wiperを提案し、拡散ポリシーで適応的な動作を生成して、多様な汚れや曲面にゼロショットで一般化できることを示した。
- ST-WAM: 視覚分布シフト下でのロバストな操作のための意味的時間的世界行動モデル操作2026/7/1
視覚分布の変化に頑健なロボット操作のため、DINOv3特徴を共有表現として用いる意味的時間的世界行動モデル(ST-WAM)を提案し、将来予測と履歴検索を改善した。
- SoftVTBench: 物理的制約下での変形物体操作のための安全性を考慮した視覚触覚ベンチマークベンチマーク/変形物体操作/触覚2026/7/1
変形物体の操作において、タスク完了だけでなく物理的安全性（落下や過度な変形の回避）を評価するベンチマークを提案し、触覚センシングが安全性向上に寄与することを示した。
- 強化学習のための段階遷移型高密度報酬モデリング強化学習/報酬設計2026/6/1
専門家のデモ動画からタスクの段階構造を推論し、段階遷移と段階内進捗の2つの報酬信号を生成することで、長期的なロボット操作タスクの強化学習を効率化する手法を提案した。
- OVAL: 生涯物体ゴールナビゲーションのためのオープンボキャブラリ拡張メモリモデルナビゲーション2026/4/1
生涯にわたって複数の物体を連続的に探索する物体ゴールナビゲーションの課題に対し、オープンボキャブラリのメモリフレームワークと確率ベースの探索戦略を提案し、長期的なナビゲーション効率を向上させた。
- GGD-SLAM: 動的環境向け汎用運動モデルを活用した単眼3DGS SLAMSLAM2026/4/1
動的環境下でのカメラ位置推定と高精細な稠密マッピングを、事前の意味注釈や深度入力なしで実現する、汎用運動モデルを用いた単眼3DGS SLAMフレームワークを提案した。
- PRIOR: 参照歩容事前知識を用いたヒューマノイド歩行の知覚学習歩行2026/3/1
ヒューマノイドの自然な歩行と複雑地形の踏破を両立するフレームワークPRIORを提案。パラメトリック歩容生成器とGRU状態推定器、地形適応型足場報酬を組み合わせ、深度画像から地形を推定し、100%の踏破成功率を達成した。
- PhaForce: 位相スケジュール型視覚・力覚ポリシー学習による低速計画と高速補正の接触リッチ操作マニピュレーション2026/3/1
接触を伴う操作タスク向けに、低頻度のチャンク計画と高頻度の力覚補正を位相スケジュールで統合した視覚・力覚ポリシーを提案し、実ロボットで成功率と接触品質を大幅に向上させた。
- PMG: 人間らしい歩行制御のためのパラメータ化モーション生成器歩行2026/2/1
人間の動作構造を基に、少数のパラメータ化データと高次元コマンドからリアルタイムに参照軌道を生成し、模倣学習とsim-to-real同定を組み合わせてヒューマノイドZERITH Z1で自然な歩行とVRテレオペを実現した。
- HL-IK：ヒューマノイド腕における人間らしい逆運動学の軽量実装マニピュレーション2025/9/1
大規模人間動作データから学習した肘の事前分布を数値IKに組み込み、エンドエフェクタ追従を保ちながら腕全体の姿勢を人間らしくする軽量な逆運動学フレームワークを提案。
- DyPho-SLAM：動的環境におけるリアルタイムフォトリアリスティックSLAMSLAM2025/9/1
動的物体を含む環境で、マスク生成と適応的特徴抽出によりカメラトラッキングと高精細マップ生成をリアルタイムで高精度に行うSLAMシステムを提案。
- 新規性に基づくサンプル再利用による連続ロボティクス制御強化学習2024/10/1
強化学習において、頻繁に観測される状態は更新を減らし、稀な新規状態には追加更新を行うことで、サンプルを効率的に再利用し、収束速度と成功率を向上させる手法NSRを提案した。
- MBC：四足ロボットのためのマルチブレイン協調制御歩行2024/9/1
視覚に頼る知覚ポリシーと視覚を使わないブラインドポリシーをマルチエージェント強化学習で協調させ、知覚が失敗する状況でも四足ロボットが安定して歩行できる制御システムを提案した。
- CushionCatch：最適化と学習を組み合わせた移動マニピュレータの柔軟なキャッチング機構マニピュレーション2024/9/1
移動マニピュレータが飛来する物体を柔軟に受け止めるため、最適化と学習を組み合わせたフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で高い成功率と衝撃トルクの低減を達成した。
- 衝突のないロボット動作を実現する効率的な衝突検出フレームワークマニピュレーション2024/9/1
ロボットの符号付き距離場(SDF)を軽量ネットワークで近似し、自己衝突検出も統合した高速な衝突検出フレームワークを提案。微分可能な性質を活かして軌道最適化や動的障害物のリアルタイム回避を実現した。
- 移動マニピュレータの衝突回避のための安全で迅速な全身制御マニピュレーション2024/9/1
移動マニピュレータの動的障害物回避のため、適応的循環不等式(ACI)をCBF-QPに組み込み、自己衝突回避も統合した全身制御手法を提案し、実験で有効性を示した。
- MuxHand：時分割多重モータ駆動によるケーブル駆動型巧みなロボットハンドマニピュレーション2024/9/1
4つのモータを時分割多重制御して9本のケーブルを独立に動かすことで、低コストかつ高巧緻性を実現したロボットハンドを開発し、把持・操作性能を実験で示した。
- Range-SLAM: 超広帯域信号による煙環境対応のリアルタイム自己位置推定と地図構築SLAM2024/9/1
LiDARやカメラが使えない煙などの劣悪環境で、UWB信号の距離とRSSIのみを用いて2次元占有格子地図をリアルタイム構築し、重み付き最小二乗法で高精度に自己位置推定する軽量SLAMシステムを提案。
- 限られた知覚で3次元複雑環境を踏破する四足ロボット歩行2024/4/1
視覚やLiDARに頼らず固有受容感覚のみで衝突を検知・定位し、未知の複雑な3次元環境を俊敏に踏破する四足ロボットのエンドツーエンド学習制御器を提案した。
- 強化学習による敏捷で汎用的な二足歩行ロボットの追従制御歩行2024/4/1
単一の小規模ニューラルネットワークとモデルベースIK・強化学習を組み合わせ、足首と体幹の軌道追従を幅広い歩容で実現する二足歩行ロボットの汎用コントローラを提案した。
- RoboDuet：四足ロボットの全身協調移動操作のための協調ポリシー学習移動操作2024/3/1
四足ロボットとアームの全身制御を、移動と操作の2つの協調ポリシーで実現し、類似形態のロボットへのゼロショット転移も可能にしたフレームワーク。
- 動的歩行のための最も単純なバランス制御器歩行2022/11/1
線形倒立振子モデルに対し、体速度の線形関数で次の足置き位置を決めるLFPCを提案し、高速なステップほどバランスが取りやすいことを示した。
- 複雑背景における透明物体把持のための視覚触覚融合視覚触覚融合2022/11/1
複雑な背景や照明変化に対応するため、把持位置検出・触覚キャリブレーション・視覚触覚融合分類を組み合わせた透明物体把持フレームワークを提案し、把持成功率と分類精度を大幅に改善した。
- 姿勢から形状へ：区分多項式曲率モデルに基づく連続体ロボットの形状センシング形状センシング2021/3/1
連続体ロボットの任意位置における姿勢と位置の結合関係を区分多項式曲率モデルで橋渡しし、IMUなどの姿勢センサのみで形状を推定する汎用的なリアルタイム形状センシング手法を提案した。複数種類の実機実験で精度を検証している。
- 近似区分定曲率等価モデルと連続体ロボットの形状推定への応用連続体ロボット2020/9/1
連続体ロボットの実際の運動を近似区分定曲率(APCC)として捉え、剛体リンクで置き換えた等価モデルAPCC 2L-5Rを提案し、各セグメント先端の単眼カメラで形状自己推定を実現した論文。
