Ming Li
収録論文 21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
- コーディングエージェントの事後学習をロボットプランナに応用するフレームワークVLA2026/10/20
ロボットプランナを対象に、教師あり微調整とマルチターン強化学習を組み合わせた事後学習フレームワークAgenticRoboRLを提案し、9Bモデルの成功率を18.1%から71.0%へ向上させた。
- 信念更新と世界モデルによる長期的エージェントの失敗回復長期的エージェント2026/10/13
長期的タスクにおける失敗回復のため、試行間の証拠を持続的に保持し、修復仮説を世界モデルで評価するフレームワークBELIEFWEAVERを提案。蒸留により9Bモデルでも性能向上とコスト削減を実現。
- ME-Dex 1.0：異種触覚センシングを世界行動モデリングへ統合触覚/マニピュレーション2026/9/18
視覚・触覚・行動を統合的に学習するWorld Action Tactile Modelを提案し、異なる触覚センサや実装を共通空間に写像する仕組みとデータ生成基盤を構築した。
- ロボットセル型倉庫システムにおける動的マルチエージェント集荷・配送群制御2026/6/1
倉庫内のロボットによる集荷・配送において、注文の途中でSKUが追加される動的な状況を扱う問題を初めて定式化し、イベント駆動型のオンライン再計画アルゴリズムを2つ提案した。
- 制御可能な人間中心ビデオ生成における合成データ拡張の役割の探求ビデオ生成2026/4/23
合成データが人間のビデオ生成に与える影響を体系的に調査し、拡散ベースのフレームワークで合成データと実データの補完的役割を明らかにした。
- 履歴条件付き時空間視覚トークン枝刈りによる効率的な視覚言語ナビゲーションVLA2026/3/1
VLAベースの視覚言語ナビゲーション向けに、再学習不要で視覚トークンを時空間的に枝刈りする手法を提案し、精度を保ちつつ推論を高速化、四足ロボットでの実機検証も行った。
- D-GVIO: マルチエージェントシステム向けバッファ駆動型・高効率な分散GNSS-視覚-慣性状態推定器群制御2026/3/1
分散型のGNSS-視覚-慣性オドメトリ（GVIO）フレームワークを提案し、バッファ戦略と共分散交差法により計算・通信負荷を削減しつつ、遅延計測やGNSS外れ値に頑健な状態推定を実現した。
- RoboTidy：3Dガウススプラッティングによる家庭内片付けの身体性ナビゲーション・行動ベンチマークVLA2025/11/1
言語指示に基づく家庭内片付けタスクのための、3Dガウススプラッティングで構築した500シーンのフォトリアルなベンチマークを提案し、VLA・VLNの学習と評価を可能にした。
- FedVLA: 二重ゲーティングMoEによる連合視覚言語行動学習VLA2025/8/1
データプライバシーを守りつつ分散学習する初の連合VLAフレームワークを提案し、指示に基づくシーン解析と二重ゲーティングMoE、専門家駆動型集約で効率的なロボットマニピュレーションを実現した。
- 円筒ボクセルに基づく全方位深度支援占有予測3D知覚2025/4/1
全方位深度推定を幾何学的事前情報として活用し、極座標に基づく円筒ボクセル表現で自動運転向けの3D占有予測を行う手法を提案。魚眼カメラ6台の仮想データセットも構築した。
- 運動と構造の事前知識を用いた合成から実への自己教師ありロバスト深度推定深度推定2025/3/1
合成データの運動・構造事前知識を活用し、実世界の悪天候下でも高精度な単眼深度推定を実現する初の合成→実フレームワークを提案。
- 複雑な倉庫レイアウトにおける強化学習ベースの倉庫ロボットナビゲーションアルゴリズムの研究ナビゲーション2024/11/1
PPOとダイクストラ法を組み合わせたPP-D手法を提案し、複雑な倉庫内でロボットが高精度かつリアルタイムに最適経路を計画・意思決定できることを示した論文。
- 教師なしデータを用いた教師-生徒学習による実環境向けリアルタイム全方位深度推定全方位深度推定2024/9/1
ラベルなし実データを教師モデルの疑似ラベルで学習させる教師-生徒戦略と軽量ネットワークにより、エッジ上でリアルタイムに全方位深度推定を行う手法と、魚眼カメラを用いたシステムを提案した。
- CLIPの特定パラメータのみを微調整するClipFitVLM2024/9/1
CLIPのバイアス項と正規化層だけを微調整することで、追加パラメータなしにゼロショット性能を平均7.27%向上させる手法を提案した。
- DINO-SD: ICRA 2024 RoboDepthチャレンジ優勝ソリューション深度推定2024/5/1
追加データなしで周囲視点の深度推定を高精度かつ頑健に行うDINO-SDを提案し、ICRA 2024 RoboDepthチャレンジのトラック4で最高性能を達成した。
- RoboDriveチャレンジ：あらゆる条件でいつでもどこでも走行する自動運転知覚2024/5/1
悪天候やセンサ故障など想定外の状況でも頑健に知覚できる自動運転技術を競う2024年RoboDriveチャレンジの報告で、BEV検出や地図セグメンテーションなど4タスクで140チームが参加した。
- 安全保証付きクアッドロータ安定化：普遍公式アプローチ飛行制御2024/1/1
Sontagの普遍公式を応用し、CLFとCBFを組み合わせた解析的な制御則で、最適化計算なしに障害物回避と目標到達を両立するクアッドロータの安全安定化手法を提案した。
- クアッドロータドローンの最適軌道生成のための交互ピーク最適化法軌道生成2023/12/1
多項式の滑らかさと運動微分の制約を守りつつ、交互最適化で各軌道区間の時間配分と係数を調整し、最短時間の実行可能な軌道を生成する手法を提案した。
- 動的障害物の軌道予測とLLM連携を備えたクアッドロータUAV向け安全な視覚ベース自律計画システムナビゲーション/計画2023/11/1
軽量な物体検出とカルマンフィルタで動的障害物を追跡・予測し、Bスプライン軌道探索で安全な飛行計画を生成する視覚ベース自律計画システムを提案。シミュレーションと実環境でリアルタイムな障害物回避を実証し、LLMとの統合も検討した。
- 核融合応用に向けた自律組立の学習ベース習得：ペグインホール研究マニピュレーション2022/8/1
RGBカメラと力覚センサを融合し、DNNアーキテクチャを改良した強化学習で、不確実な環境下でもロボットアームの繰り返し精度0.1mmを超えるペグインホール組立を実現した。
- 脳波の個人特性でUAV通信を守る生体認証システムセキュリティ2017/4/1
ユーザーの脳波のベータ成分から暗号鍵を生成しUAV通信を暗号化する生体認証機構を提案し、攻撃時にはUAVが安全に帰還する手順を商用機で検証した。
