Mingyang Li
Joy Future Academy, JD
収録論文 26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
- ロボット実行制約下でVLAモデルを効率的に配信するシステムVLA2026/11/11
多数のロボットにVLAモデルを配信する際の推論コストを削減するため、計算の並列化と干渉管理を両立させたサービングシステムXInferを提案し、実運用ワークロードで有効ロボット容量を1.26〜3.75倍に向上させた。
- フェーズ条件付きアフォーダンス場によるSE(3)同変視覚運動ポリシーマニピュレーション2026/10/12
観測点群上でフェーズ条件付きアフォーダンス場を学習し、タスク関連領域を動的に特定することで、SE(3)同変視覚運動ポリシーの実世界マニピュレーション性能を向上させた研究。
- LAPT-Scale：人間動画の潜在行動事前学習による身体性ポリシーのスケーリングVLA2026/10/9
人間の一人称視点動画から連続潜在行動を学習し、それを事前学習に用いることでロボットポリシーの性能をスケールさせ、実機成功率を63.3%から85.0%に向上させた。
- DualManip：二重経路の意味推論と幾何適応によるエージェント型動的マニピュレーションマニピュレーション2026/9/25
VLMによる意味推論と形状適応ネットワークによる幾何適応を分離し、動的な物体変化に追従しながら把持を再構成するロボットマニピュレーション手法を提案。
- WLA³: 意味・動力学・運動学のための世界潜在行動モデリングVLA2026/9/14
世界状態の変化から潜在行動を学習し、意味・動力学・運動学を統合した汎用ポリシーモデルを構築するフレームワークを提案。
- 意図と軌道の分離：世界行動モデルのための表現演繹フレームワークVLA2026/8/1
世界行動モデルにおける高レベルの状態遷移と低レベルの軌道生成の表現が絡み合う問題を解決するため、思考連鎖ガイダンスを用いた表現演繹フレームワークPILOTを提案し、複雑なロボット操作タスクでの成功率と物理的解釈性を向上させた。
- JoyAI-Sim: 具現化データピラミッドのためのシミュレーション対応相互変換ツールチェーンシミュレーション2026/6/1
実ロボットのデータ収集と評価の限界を補うため、シミュレーションを介してロボットと人間のデータを相互変換するツールチェーンを提案し、評価とデータ生成のスケーラビリティを向上させる。
- VoxAfford: オープンボキャブラリ3Dアフォーダンス検出のためのマルチスケールボクセルトークン融合3Dアフォーダンス検出2026/5/1
3D点群上のオープンボキャブラリアフォーダンス検出において、MLLMの出力トークンに事前学習済み3D VQVAEのマルチスケール幾何特徴を融合する手法を提案し、mIoUを約8%向上させた。
- OASIS: SE(3)軌道予測による観測・行動空間の整合を利用したロボット操作マニピュレーション2026/5/1
視覚・言語・行動モデルの中間表現を行動空間の剛体幾何に合わせるため、SE(3)軌道予測を導入したポリシーを提案し、シミュレーションと実機で成功率と汎化性能を向上させた。
- AffordSim: アフォーダンス認識ロボット操作のためのスケーラブルなデータ生成器とベンチマークマニピュレーション2026/4/1
自然言語のタスク記述から3Dアフォーダンス予測を統合し、タスク関連シーンと軌道を自動生成するデータ生成器とベンチマークを提案。手動注釈なしで高成功率を達成し、実ロボットへのゼロショット転送も実証。
- JoyAI-RA 0.1: ロボット自律性のための基盤モデルVLA2026/4/1
オープンワールドでのロボット操作の汎化を目指し、ウェブデータ、人間の操作動画、シミュレーション、実ロボットデータを統合したVLA基盤モデルJoyAI-RAを提案。実世界とシミュレーションで最先端性能を達成した。
- SemanticSLAM: 学習ベースのセマンティックマップ構築とロバストなカメラ自己位置推定VSLAM2024/1/1
RGB-Dセンサから抽出したセマンティック特徴を用い、ConvLSTMでマップ構築誤差を補正しながら環境のセマンティックマップ生成とカメラ位置推定を同時に行う視覚慣性オドメトリシステムを提案。
- NeRF-VINS：リアルタイムNeRF地図に基づく視覚慣性ナビゲーションシステムVLA2023/9/1
NeRFで生成した新規視点画像をIMU・単眼カメラと密結合し、リソース制約のある組み込み環境で10Hz以上のリアルタイム自己位置推定を実現した。
- LiDAR点群のサイノグラムを用いた並進不変な方位角グローバル推定点群レジストレーション2022/3/1
重力整列済みLiDAR点群の方位角を、Radon変換による並進不変表現と円状相互相関で初期値なしに高速・高精度に推定する手法を提案し、微分可能モジュール化により特徴抽出ネットワークのEnd-to-End学習も可能にした。
- 疎な意味論的視覚特徴を用いた道路地図構築と自己位置推定自動運転/自己位置推定2021/8/1
道路標識や信号、車線などの意味論的要素を深層モデルで検出・モデル化し、地図構築と自己位置推定を高精度かつコンパクトに行うパイプラインを提案した論文。
- 視覚・慣性・動特性を統合したマルチロータデータセットデータセット2021/3/1
ドローンの姿勢推定に加え、ローター回転数やモーター電流、6軸力の正解データを含む世界初の公開データセットを構築し、外力推定の評価を可能にした。
- 再帰型ニューラルネットワークによる慣性支援ナビゲーションのためのIMUデータ処理慣性ナビゲーション2021/3/1
IMUの運動方程式に基づき、DNNで積分項を推定した上で数値積分とセンサフュージョンを行う慣性ナビゲーション手法を提案し、従来法や既存DNN法を大きく上回る精度を示した。
- スキッドステアリングロボットの視覚ベース運動学と姿勢推定姿勢推定2020/6/1
単眼カメラ・車輪エンコーダ・IMUを用い、スキッドステアリングロボットの運動学パラメータをオンライン推定しながら姿勢を確率的に求める手法を提案し、可観測性解析と実機実験で検証した論文。
- MonoPair: 隣接ペアの空間関係を利用した単眼3D物体検出3D物体検出2020/3/1
隣接する物体ペアの位置と3D距離を不確実性付きで予測し、非線形最小二乗で統合最適化することで、遮蔽された物体の単眼3D検出精度を向上させた研究。
- クローラロボットの運動学的制約を考慮した視覚慣性自己位置推定視覚慣性SLAM2019/11/1
スキッドステアリングロボット向けに、ICRモデルに基づく運動学的制約を視覚慣性SLAMに密結合し、運動パラメータをオンライン推定する低コストな自己位置推定システムを提案した。
- 複数IMUを用いた軽量かつ高精度な自己位置推定アルゴリズム自己位置推定2019/9/1
複数の慣性計測装置(IMU)の計測値を仮想IMUに確率的に統合し、追加の計算コストなしに既存の融合アルゴリズムへ適用可能な軽量自己位置推定手法を提案した。
- 車輪オドメトリと外界センサのみで6D姿勢推定を実現する多様体表現手法姿勢推定2019/9/1
非ホロノミック地面ロボットの運動多様体をパラメトリックに表現し、車輪オドメトリのみでの6D積分と周期的な再パラメータ化により、IMUなしで高精度な6D姿勢推定を可能にした。
- 動き属性を考慮した局所特徴記述子の学習による視覚ベース自己位置推定視覚的自己位置推定2019/8/1
動く物体の特徴点を除外するための動き属性推定と特徴記述を1つのFCNで同時に行うMD-Netを提案し、視覚的自己位置推定の精度を向上させた。
- GRUによる動きフロー推定を用いた2D LiDARマップ予測LiDAR予測2019/2/1
LiDARマップ間の動きフローをGRUベースの再帰ネットワークで推定し、自己教師あり学習で次時刻の2D LiDARマップを予測する手法を提案した。
- 情報量に基づく視覚・慣性センサの自己キャリブレーションキャリブレーション2019/1/1
情報理論的指標で軌道区間の情報量を評価し、キャリブレーションに最適な区間を選択することで、計算コストを一定に保ちながら高精度な自己校正を実現した。
- 情報量の高い運動区間を用いた視覚慣性自己校正視覚慣性自己校正2017/8/1
視覚慣性センサの自己校正を、情報量の多い運動区間だけを選んで区間ベース最適化で行い、計算負荷を抑えつつ精度を維持する手法を提案した。
