Huaping Liu
収録論文 58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
- Robo-MLT: 長期医療検査タスクのためのデュアルシステム型ロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/11/9
視覚言語プランナと実行モニタを組み合わせたデュアルシステムで、血液ガス分析や検体仕分けなど長期的な医療検査ワークフローをロボットが順序通りに遂行し、途中の介入にも対応できるようにした。
- SplineWAM: Bスプライン表現によるワールドアクションモデルの適応的行動ホライズンVLA2026/9/30
行動軌道を3次Bスプラインで圧縮し、動作の複雑さに応じて行動チャンクの時間解像度と長さを適応的に変えるワールドアクションモデルを提案。推論呼び出しを削減しつつ成功率を向上させた。
- ロボットのインコンテキスト学習：手法と応用VLA2026/9/28
ロボットのインコンテキスト学習（ICL）に関する文献レビューであり、文脈条件付き方策、幾何学的実演転移、世界モデルベース制御、スキル・エージェントベース実行の4つのインターフェースに分類し、転移の前提や評価手法を整理する。
- TimelyDAgger: VLAポリシー改善のためのタイミング考慮型エキスパートクエリVLA2026/9/27
VLAポリシーの内部特徴を監視し、エキスパートの介入タイミングを適応的に調整することで、限られた介入予算でポリシー改善を効率化する手法を提案。
- 状態行動を超えて：ロボット模倣学習における指令と状態の不一致の活用模倣学習2026/9/27
ロボットの模倣学習において、指令と実際の状態の不一致を重み付けに利用する手法CSDWを提案し、制約のある実機タスクで性能を向上させた。
- Xiaomi-Robotics-U0: 世界基盤モデルによる統合的身体性合成VLA2026/7/1
ロボットの身体性を考慮した画像・動画生成を統合する380億パラメータのマルチモーダル自己回帰モデルを提案し、マルチビュー一貫性やロボットの身体制約を保ちながら、シーン生成や転移、動画生成を高品質で実現した。
- DynFly: 都市環境におけるUAV視覚言語ナビゲーションのための動的認識連続軌道生成UAVナビゲーション2026/6/1
UAVの視覚言語ナビゲーションにおいて、高レベルの推論と実行可能な連続軌道の間のギャップを埋めるため、Bスプラインとフローマッチングを用いた動的認識軌道生成フレームワークDynFlyを提案した。
- 汎用ロボット操作のための身体化チェーン・オブ・ソートの再考VLA2026/6/1
大規模な身体化CoTデータセットを構築し、VLAモデルにおける効果的なCoTの形式と統合方法を検証。推論をテスト時に使わず表現整形の教師信号として用いるERVLAを提案し、高い汎化性能を達成した。
- MyoChallenge 2025: 人間の運動知能のための新しいベンチマーク運動制御2026/5/1
NeurIPS 2025で開催されたMyoChallengeは、高忠実度の筋骨格モデルと物理シミュレーションを用いて、卓球ラリーとサッカーペナルティキックの2つのタスクで運動制御の知能を競うベンチマークを確立した。
- 完全な筋肉の進化：筋骨格系移動のための効率的な形態-制御共設計筋骨格ロボット/共設計/進化計算2026/4/1
筋骨格ロボットの形態と制御を同時に最適化する手法を提案し、PCAと対称性を利用した低次元進化により、複雑な地形での移動性能を向上させた。
- EvoGymCM：連続的な材料剛性を活用したソフトロボットの共同設計ソフトロボティクス/共同設計2026/4/1
ソフトロボットの共同設計において、材料剛性を連続変数として扱う新しいベンチマークEvoGymCMを提案し、形態・材料・制御の同時最適化により性能向上を実証した。
- 非同期ノイズ除去によるビデオ事前学習を活用した統合4D世界行動モデリングVLA/世界モデル2026/4/1
ロボットのリアルタイム行動実行と高忠実度な4D世界生成（ビデオ＋3D再構成）を単一フレームワークで統合するX-WAMを提案し、非同期ノイズサンプリングにより行動効率と生成品質を両立した。
- Diff-Muscle: 筋骨格ロボット卓球のための効率的学習筋骨格ロボット/強化学習2026/3/1
筋骨格ロボットの制御を、微分平坦性を用いて冗長な筋活性化空間から低次元の関節空間へ再定式化し、階層的強化学習により卓球ラリーを実現する手法を提案した。
- 階層的マニピュレーション政策のための世界モデルのスケーリングVLA2026/2/1
大規模事前学習済み世界モデルを高レベルプランナーとして用い、VLAを低レベル実行者とする階層的フレームワークを提案。未知物体や新規状況での汎化性能を大幅に向上させた。
- 次世代SLAMに向けて：性能・ロバスト性・将来展望に焦点を当てた3DGS-SLAMサーベイSLAM2026/2/1
3Dガウシアンスプラッティング（3DGS）とSLAMの統合に関する研究を、描画品質・追跡精度・再構築速度・メモリ消費の4軸で整理し、動的環境やモーションブラーへのロバスト性向上策と今後の課題をまとめたサーベイ。
- モノリシック基盤モデルを身体性マルチエージェントアーキテクチャへ変換し人間-ロボット協調を実現マルチエージェント/人間-ロボット協調2025/12/1
単一の基盤モデルを複数の専門エージェントに分解し、知覚・計画・検証・人間への委任を連携させるLLM駆動フレームワークInteractGenを提案。異種ロボットチームでの3ヶ月実証でタスク成功率と協調性の向上を示した。
- CollabVLA: 人間と共に夢を見る自己内省型視覚-言語-行動モデルVLA2025/9/1
VLMによる内省的推論と拡散ベースの行動生成を専門家混合設計で統合し、不確実な状況では人間に助言を求める協調的な視覚-言語-行動エージェントを実現した。
- あらゆる外乱下であらゆる動作を追従するヒューマノイド動作トラッカーsim2real2025/9/1
二段階強化学習フレームワークAny2Trackを提案し、単一ポリシーで多様な動作を追従しつつ、地形・外力・物性変化などの外乱にオンライン適応して実機でゼロショットsim2realを実現した。
- 予測可能で堅牢な制御のための軌道エントロピー強化学習強化学習2025/5/1
行動軌道全体のエントロピーを最小化する新たな帰納バイアスを導入し、変分予測モデルで推定することで、周期性が高くノイズや環境変化に強い方策を学習する手法を提案した。
- S2R-Bench: 自動運転のためのSim-to-Real評価ベンチマークsim2real2025/5/1
実世界の多様な道路・天候・照明条件で収集したセンサ異常データを用い、自動運転の知覚アルゴリズムのロバスト性を評価する初の実環境ベースの腐敗ロバスト性ベンチマークを提案した。
- FlowDreamer: フローベースの動作表現を用いたロボットマニピュレーションのためのRGB-Dワールドモデルワールドモデル2025/5/1
3Dシーンフローを明示的な動作表現として用い、U-Netと拡散モデルを組み合わせてロボット操作のためのRGB-Dワールドモデルを構築し、映像予測と視覚計画タスクで性能を向上させた。
- タスク指向飛行への道：フレームワーク・基盤・原則飛行制御/sim2real2025/4/1
クアッドロータのエンドツーエンド深層強化学習のためのタスク指向フレームワークを提案し、シミュレーションから実機への転移を可能にするソフト・ハード・ファームウェアの統合基盤と設計原則を示した。
- 汎用ロボットのための視覚言語行動モデル構築で重要な要素VLA2024/12/1
視覚言語行動モデル（VLA）の性能を左右する設計要因を大規模実験で分析し、汎用ロボット向けの新しいVLAファミリーRoboVLMsを提案した論文。
- 高速・相互作用誘起型空気圧発振器による多用途ソフトロボティクスソフトロボティクス2024/11/1
衝突による位相リセットを利用した空気圧自励発振器を開発し、外部アクチュエータなしで最大20Hzの高速動作を実現、昆虫型クローラや蝶型羽ばたき、アヒル型遊泳ロボットでその有用性を示した。
- MIPD: 身体性知能運転のためのマルチセンサー対話型知覚データセット自動運転/マルチモーダル知覚2024/11/1
カメラ・LiDAR・4Dレーダーに加え音・光・振動・車速も含むマルチモーダルデータセットMIPDを構築し、身体性知能運転の研究を支援する。
- 複数センサを用いた深層強化学習のためのマルチモーダル情報ボトルネック強化学習2024/10/1
自己中心画像と固有感覚からタスクに関連する統合表現を学習するマルチモーダル情報ボトルネックを提案し、サンプル効率とノイズに対するゼロショット頑健性を向上させた。
- 見てから動く：ロボットマニピュレーションのための非同期能動視覚・行動モデルマニピュレーション2024/9/1
限られた視野や遮蔽に対処するため、カメラの次の最適視点(NBV)とグリッパの次の最適姿勢(NBP)を直列に繋ぎ、少数ショット強化学習で訓練する能動視覚・行動モデルを提案し、RLBenchの視点制約タスクで有効性を示した。
- AssistantX: LLMを活用した人間共存環境における能動的アシスタントVLA2024/9/1
4つのLLMエージェントからなるマルチエージェント構成で、人間がいる実環境で自律的に動作し、指示への反応や状況に応じた戦略調整、人間への能動的な支援要請を行うアシスタントを提案した。
- 身体協調のための分散階層型移動制御器の学習群制御2024/7/1
複雑な全身協調タスクを階層的に分解し、時空間連続性を活用した分散制御戦略を学習させる手法を提案し、多数エージェントへの展開可能性を示した。
- HumanTHOR: 共有作業空間における人間とロボットの協調のためのシミュレーションプラットフォームとベンチマーク人間ロボット協調2024/6/1
VRで人間がシミュレーション環境内で行動できる身体性フレームワークHumanTHORを構築し、日常タスクのベンチマークとユーザー研究を通じて人間とロボットの協調を評価した。
- 大規模言語モデルを活用した異種アドホックチームワーク協調群制御2024/6/1
能力の異なるロボットチームに後から加わったロボットが、LLMと新提案のIRoTを用いた訓練不要の階層的動的プランナで未知の仲間と協調し、片付けタスクのベンチマークと実機で有効性を示した論文。
- 基盤モデルがマニピュレーションのロボット学習にもたらすもの：サーベイマニピュレーション2024/4/1
基盤モデルをロボットのマニピュレーション学習に統合するための包括的枠組みを提案し、各モジュールでの課題と貢献、今後の研究方向を整理したサーベイ。
- 競争を通じてロボットの潜在能力を引き出す群制御2024/3/1
競争環境での他者との比較を学習の補助信号として活用し、ロボットが競争から知識を得て潜在能力を最大限に発揮する競争学習フレームワークを提案。マルチエージェント競走環境での実験で、単一ロボット環境の最先端手法より優れた性能を示した。
- 入力遅延のない滑らかな計算：ロボットマニピュレータ計画のためのロバストチューブ型モデル予測制御マニピュレーション2024/3/1
モデル予測制御の計算遅延を、次状態を予測して1ステップ先に最適制御問題を解くことで解消し、線形化誤差の上限を設けて応答速度を最大90%向上させた。
- SInViG: 人とロボットの対話のための自己進化型インタラクティブ視覚エージェントVLA2024/2/1
自然言語の曖昧さをマルチターンの視覚と言語の対話で解消する自己進化型ロボットエージェントを提案し、人間との対話実験とFrankaロボットでの操作タスクで有効性を示した。
- 視覚言語基盤モデルをロボット模倣学習に活用するRoboFlamingoVLA2023/11/1
オープンソースの視覚言語モデルOpenFlamingoを基に、単一ステップの視覚言語理解とポリシーヘッドを分離し、模倣学習で微調整するだけでロボット操作を実現するフレームワークを提案。
- モード切替点最適化を考慮した空陸両用ロボットの経路計画経路計画2023/5/1
空陸両用ロボットの経路計画において、モード切替点の最適化を取り入れた軽量なグラフ探索手法を提案し、エネルギー効率と探索速度を改善した。
- 散らかった環境でのロボットによる押し込みと把持のための深層強化学習マニピュレーション2023/2/1
吸盤とグリッパを組み合わせたロボットハンドで、散らかった環境の物体を把持するシステムを提案。アフォーダンスマップを能動的探索で改善し、把持成功率を高めた。
- 多モーダル変形陸空ロボットの連成モデリングと融合制御陸空ロボット2022/11/1
変形可能な陸空ロボットの連成動力学モデルを構築し、不整地での着陸とモード切替を実現するモデルベース制御器を設計した。
- 対話環境における操作質問応答のための身体性指示表現VLA2022/10/1
遠隔地へ移動して対象物を操作し質問に答える新タスクREMQAを提案し、AI2-THOR上でデータセットと3D意味再構成・モジュール型ネットワークによる手法を構築した。
- 複雑環境向けのマルチモーダル変形可能な陸空ロボット陸空ハイブリッドロボット2022/10/1
飛行と走行の両方が可能な変形型陸空ロボットを開発し、3D計画・追跡による自動モード切替と性能評価アルゴリズムを提案した。
- 知能化された水陸両用空地走行車両：未来の交通に向けた最先端技術空陸両用車両2022/7/1
空陸両用車両の既存研究を分析し、複雑な都市交通システムで活用するための自動飛行・走行機能の主要技術と課題、今後の解決策をまとめたレビュー論文。
- 散らかった環境での身体性探索のためのシーングラフVLA2022/7/1
散らかった環境でロボットが能動的に探索し、視覚と言語の質問に答えるため、模倣学習による操作生成と動的シーングラフに基づくVQAモデルを組み合わせたフレームワークを提案した。
- ソフト多モードグリッパと深層多段階学習によるハイブリッドロボット把持マニピュレーション2022/2/1
3つの把持モードを持つソフトグリッパと深層強化学習を組み合わせ、複数物体を効率的に把持するハイブリッド把持手法を提案し、実機で把持効率の向上を示した。
- 物体中心キーポイント検出と記述のSim2Real転移sim2real2022/2/1
各キーポイントがどの物体に属するかも識別する物体中心のキーポイント検出・記述手法を提案し、不確実性や物体記述子の分岐を取り入れたSim2Real対照学習で実環境へ汎化させる。
- 視覚言語ナビゲーションのための自己教師あり3D意味表現学習視覚言語ナビゲーション2022/1/1
ボクセル単位の3D意味再構成を自己教師ありで表現学習し、言語指示に基づくナビゲーションに活用した研究。R2RデータセットでRGBベース手法を上回る成功率を達成。
- 知識ベースの身体性質問応答身体性AI2021/9/1
外部知識と3Dシーングラフを組み合わせて、エージェントが環境を探索しながら複雑な質問に答えるK-EQAタスクを提案し、ニューラルプログラム合成による推論フレームワークを構築した論文。
- ロボット操作のための音声視覚グラウンディング参照表現マニピュレーション2021/9/1
音声と視覚の両情報を用いて指示表現を理解し対象物を定位するロボット操作タスクを提案し、そのための音声視覚フレームワークと評価用データセットを構築した。
- 外乱と制約を考慮したロボットマニピュレータ計画のためのロバストチューブ型スムーズMPCマニピュレーション2021/3/1
区分的線形化と状態予測により、外乱や制約下でのマニピュレータ制御における計算遅延を解消し、滑らかさと応答速度を向上させるチューブ型MPCを提案した論文。
- 敵対的強化学習による故障に強いロバスト制御ロバスト制御2020/11/1
関節故障のケースを敵対的に学習させる強化学習フレームワークを提案し、シミュレーションのみで訓練して実機に直接展開できることを示した。
- ロバストなマニピュレーションのための敵対的スキル学習マニピュレーション2020/11/1
SACをベースに敵対的訓練を導入し、内部・外部外乱に強いマニピュレーション方策を学習する手法を提案。シミュレーションと実機でロバスト性を実証した。
- 身体性を活かしたシーン記述VLA2020/4/1
エージェントが環境内を動いて最適な視点を見つけ、シーンを記述する「身体性シーン記述」を提案。模倣学習と強化学習でセンサモータ行動を学習し、AI2Thorと実機ロボットで有効性を示した。
- 操作による質問応答：ロボットが環境を変えて答える新タスクマニピュレーション2020/3/1
ロボットが物体を操作して環境を変化させ、与えられた質問に答える「操作質問応答(MQA)」タスクを提案し、VQAとDQNを組み合わせた枠組みとシミュレーション用データセットを構築した論文。
- 視覚型触覚センサによる布地欠陥検出触覚2020/3/1
カメラとLEDと弾性層からなる視覚型触覚センサで布地表面の構造情報を取得し、色や柄に依存せず欠陥を検出するシステムを提案した。
- 不完全な専門家デモンストレーションからのソフト制約付き強化学習RLfD2019/11/1
不完全なデモしかない状況でも使えるRLfD手法を提案し、専門家の指導をソフト制約として扱う制約最適化問題を双対形の局所線形探索で効率的に解く。
- 逆動力学の不一致を最小化する観察からの模倣学習模倣学習2019/10/1
状態のみのデモンストレーションから模倣するLfOにおいて、模倣者と専門家の逆動力学モデルの不一致がLfDとの差であることを理論的に示し、その上限をモデルフリーに最小化するIDDMを提案した論文。
- 深層生成モデルによる動作の学習と推論動作計画2018/5/1
動作計画を有向グラフィカルモデル上の学習として定式化し、深層生成モデルでデモから学習・推論する確率的手法を提案。タスク記述子や文脈情報を柔軟に取り込み、ロボット制御の力学系と組み合わせ可能であることを示した。
- 選好に基づくコスト学習によるタスク転移強化学習/タスク転移2018/5/1
専門家の選好を手がかりに、正確な専門家デモや明示的なコスト関数なしで強化学習のタスク転移を実現する枠組みを提案し、選好選択と敵対的MaxEnt IRLによるコスト・軌道分布学習を交互に行う。
