Qingda Hu

収録論文 4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

• ロボット学習における潜在アクションの重要要素
  ロボット学習2026/8/20

  ロボット操作のための潜在アクションモデル（LAM）の設計選択を体系的に比較し、41の設計選択肢を3次元で評価。VLMバックボーンの微調整が下流のポリシー学習に有効であることを示した。

• AutoSpeed: 注釈不要の段階適応型動作速度学習によるロボット操作
  マニピュレーション2026/7/1

  操作タスクの各段階の難易度に応じて動作速度と予測時間を適応させる学習フレームワークを提案し、注釈なしで速度を調整し、タスク実行時間を短縮し成功率を向上させる。

• 適応的ワーキングメモリ再符号化によるロボットマニピュレーションの状態曖昧性解消
  マニピュレーション2025/12/1

  人間のワーキングメモリ再符号化に着想を得て、適応的ワーキングメモリを備えた視覚運動ポリシーPAMを提案し、長い履歴窓でも高速推論を維持しながら状態曖昧性を解消する。

• OccLLaMA: 自動運転のための占有・言語・行動生成ワールドモデル
  VLA2024/9/1

  意味的占有を視覚表現として用い、視覚・言語・行動を自己回帰モデルで統合した自動運転向け生成ワールドモデルを提案し、4D占有予測・運動計画・視覚質問応答で競争力のある性能を示した。