Lin Li
Sun Yat-sen University
収録論文 18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
- 確率的エネルギー表現で群れ制御を統合群制御2026/10/22
群れの基本行動を再利用可能なエネルギー項として確率的に表現し、再学習なしで多様なミッションをこなせる統合制御を実現した。
- パッチ除去後も持続する視覚言語行動ポリシーへの敵対的影響VLA2026/9/17
VLAポリシーへの敵対的パッチが除去後も持続する状態効果を引き起こすことを示し、状態復元プロトコルで即時影響と持続影響を分離して評価した。
- ロボットによる電池リサイクルにおける二端子危険に対する実行時安全フィルタリング安全フィルタリング2026/9/17
電池リサイクルで導電性ペイロードが充電セルの両端子に同時に近づく危険を対象に、学習済み操作ポリシーへの実行時安全フィルタの設計（述語構造・マージン・フォールバック）を比較し、フォールバック戦略が安全性とタスク成功率のトレードオフに最も大きく影響することを示した。
- 自己回帰型ワールドアクションモデルの失敗回復のための因果履歴テスト時スケーリングマニピュレーション2026/9/16
自己回帰型ワールドアクションモデルにおいて、失敗回復を因果履歴のテスト時スケーリングとして再定式化し、進捗検知・履歴プレフィックス回復・仮説検証の3段階で訓練なしに回復を実現するフレームワークを提案。
- 汎用ロボット制御のためのネイティブなビデオ・アクション事前学習VLA2026/7/1
ロボット制御に特化したビデオ・アクション基盤モデルLingBot-VA 2.0を提案。意味的視覚・行動トークナイザ、因果事前学習、スパースMoE、非同期推論により、複雑な操作タスクでの数ショット汎化を実現した。
- AI支援ピアレビューへのゲーミング攻撃が科学コミュニティにもたらす新たなリスクAI査読2026/6/8
AIによる査読システムが、抄録の言い換えという低コストな操作で評価を不当に引き上げられる脆弱性を持つことを実証した論文。
- 外部位置情報なしでの複数無人水上艇による協調周回航法群制御2026/6/1
外部測位を使わず、限られたセンサ情報だけで複数の無人水上艇が目標の周りを等間隔な円形編隊で周回する枠組みを提案した。
- StyleVLA: 運転スタイルを考慮した視覚言語行動モデルによる自動運転自動運転/VLA2026/3/1
運転スタイル（スポーティ、快適など）に応じた多様で物理的に実現可能な軌道を生成する、物理情報を組み込んだVLAフレームワークを提案した。
- ロボット制御のための因果的世界モデリング世界モデル2026/1/1
行動と視覚変化の因果関係を学習する自己回帰拡散フレームワークLingBot-VAを提案し、長期マニピュレーションや実環境での汎化性能を実証した。
- COVLM-RL: VLM誘導強化学習による自動運転のための重要物体指向推論自動運転2025/12/1
VLMにChain-of-Thoughtで重要交通要素を推論させて意味的決定を生成し、その事前情報を強化学習に組み込むことで、自動運転の学習効率と解釈性を高めるフレームワークを提案した。
- 方位のみによる目標運動解析と周回航法のための再帰的全最小二乗法目標追跡2025/8/1
移動観測者による方位のみの目標追跡において、再帰的全最小二乗法で位置推定のバイアスを抑え、目標周回制御で観測性を高める手法を提案した。
- オンボードセンシングによるマルチクアッドロータの協調周回群制御2025/6/1
外部測位に頼らず、複数のドローンがオンボードセンシングと分散推定を用いて移動目標を包囲・追跡する協調周回フレームワークを提案し、屋内・屋外実験で有効性を検証した。
- 注意誘導記述子と重複推定による粗から細への場所認識手法場所認識2023/3/1
BEV特徴抽出と注意誘導記述子、粗い候補選択と細かい重複推定を組み合わせ、場所認識を高速かつ高精度に行う手法を提案した論文。
- 確率的制約付きRRTによる都市航空モビリティの安全な経路計画経路計画2021/9/1
不確かな障害物がある環境で、確率制約をRRTに組み込み、確率的な衝突回避を保証する経路計画手法を提案した論文。
- 意味情報を用いた大規模場所認識のためのセマンティック・スキャンコンテキスト場所認識2021/7/1
点群の場所認識において、低レベル特徴ではなく意味情報を活用した新たなグローバル記述子「Semantic Scan Context」を提案し、2段階のグローバル意味ICPで位置合わせを行うことでKITTIデータセット上で従来手法を大きく上回る精度を達成した。
- 意味情報を活用したループ閉じ込み付きLiDAR SLAMLiDAR SLAM2021/6/1
LOAMをベースに、オドメトリとループ閉じ込み検出の両方で3Dセマンティクスを活用し、大規模環境でも高精度な位置推定と一貫したセマンティックマップ構築を実現したLiDAR SLAM手法。
- 産業用ロボットの時間最適経路追従：動的モデル不要の強化学習アプローチマニピュレーション2019/7/1
ロボットの動的モデルに頼らず、強化学習（SARSA）を用いて運動学的制約を満たす安全な軌道と実機トルク制約を満たす時間最適軌道を二段階で求める手法を提案し、6自由度マニピュレータで有効性を検証した。
- 事前知識を活用した強化学習によるロボットの時間最適経路追従強化学習/軌道計画2019/7/1
モータ特性による速度依存のトルク制約を考慮し、事前知識を用いた改良Q学習でロボットの時間最適軌道を求める手法を提案し、実験で有効性を検証した。
