Wei Wang
University of California, Los Angeles
収録論文 80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
- 行動意図を橋渡しに：人間視点動画からロボットへ操作知識を転移する手法VLA2026/11/3
人間の動画から明示的な行動意図を抽出し、人間とロボットで共有する意図空間で対応付けることで、実機データなしに操作知識をロボットへ転移する二段階手法AITを提案した。
- デジタル改ざんから物理的なりすましまで対応する視覚フォレンジック基盤モデルフォレンジック基盤モデル2026/10/27
画像・動画の改ざん検出と物理的ななりすまし検出を統合的に扱う基盤モデルVenus-DefakerOne2を提案し、多様なベンチマークで最先端性能を達成した。
- JevVLA：Jevに着想を得たエネルギー基盤型VLAポリシー適応VLA2026/10/26
凍結したVLAポリシーの上に約8万パラメータのエネルギー関数を学習し、離散候補選択と連続行動補正を同一の意思決定コアで改善する軽量適応手法を提案。
- DriveWorld3D：証拠に基づく3D世界モデリングと実世界自動運転のための生成シミュレーション自動運転/3D世界モデル2026/10/15
複数センサの計測証拠を明示的に管理しながら3D世界状態を推定し、生成モデルによるオフライン拡張と組み合わせて自動運転の予測・計画を行うフレームワークを提案。
- Mem4Act: 長期的ロボット操作のための効果的な潜在記憶の学習マニピュレーション2026/10/15
過去の観測を固定サイズの潜在記憶に圧縮し、長期タスクに必要な情報を保持して操作方策を導くフレームワークを提案。複数のベンチマークと実機タスクで最高性能を達成。
- マザーシップ：歩行者キャンパス向け二層式自律ごみ収集システム自律移動・群制御2026/10/15
電動圧縮トラック（母船）が低速歩道ロボット2台を運び、ごみ箱の回収・返却・充電ドッキングを分担する二層式自律ごみ収集システムを提案し、シミュレーションで処理能力を評価した。
- Stereo-Planner: ステレオ画像から軌道計画を学習するゼロショットSim-to-Realドローン航法sim2real2026/10/11
ステレオRGB画像から直接軌道を生成する視覚-軌道エンドツーエンドフレームワークを提案し、シミュレーションのみで学習して実機にゼロショット転移を実現した。
- WorldAttention：対話型動画ワールドモデル向けの効率的注意機構動画生成/効率化2026/9/28
対話型動画生成モデルで長期的な文脈を保ちつつ計算・メモリ効率を高めるため、ハイブリッド疎注意と階層的KVキャッシュを組み合わせた注意アーキテクチャを提案。
- SafeStage: 視覚言語条件付きロボットマニピュレーションの実行前・実行中・実行後の安全性評価VLA2026/9/18
視覚言語条件付きロボット操作の安全性を、タスク実行の前・中・後の3段階で評価するベンチマークSafeStageを提案し、VLAポリシーがタスク成功と安全性違反を同時に起こしうることを示した。
- LightSplat: ループ閉じ込みを備えたリアルタイム高忠実度3DガウスSLAMSLAM2026/9/7
3Dガウススプラッティングを用いたRGB-D SLAMで、局所特徴とデュアルスレッドバックエンドにより高速なトラッキングと高品質なマップ構築を実現し、オンラインのループ閉じ込みで全体の一貫性を向上させる。
- 未知の異種攻撃者速度情報を用いた到達回避ゲームにおける欺瞞戦略ゲーム理論2026/9/7
攻撃者の速度が不確かな到達回避ゲームで、攻撃者が遅い速度の欺瞞戦略を用いて防御者を誤った判断に導き、完全情報ゲームより良い結果を得られることを示した。
- EmbodiedSkills: VLAエージェントの統合フレームワークVLA2026/9/1
VLAモデルを長期的タスクに適用するための、実行提案としてのスキル判断を検証する統合フレームワークを提案。
- 物理フィルタリングがロボット学習の汎化を促進するロボット学習/汎化2026/8/24
この論文は、物理フィルタリングによるフィードバック機構（PhyFilter）を提案し、限られた訓練データでもロボットが動的環境の不確実性に対して効果的に汎化できることを示した。
- ExploreAI: ブラックボックスVR・3Dアプリケーションの再現可能な観測回帰テストのためのエージェント型探索知識ベーステスト自動化2026/8/21
LLMを活用したエージェント型フレームワークで、VR/3Dアプリの探索的テストを自動化し、観測結果を構造化知識ベースとして保存して再現可能な回帰テストを実現する。
- 役割条件付きサブトークンルーティングによる効率的な視覚言語行動ポリシーVLA2026/8/19
視覚言語行動モデルの推論コスト削減のため、保持トークンの値表現を役割に応じて圧縮する新しい手法RoleSubを提案。トークン削減と組み合わせ、LIBEROベンチマークで高い性能を達成。
- RAPAC-DP: 遅延実行下での拡散ポリシーに対する応答整合型保留アクション補償模倣学習/遅延補償2026/8/16
クラウド推論の遅延による制御性能低下を補うため、実行予定のアクション列を条件入力として活用する補償機構を拡散・フローベースのポリシーに組み込んだ。遅延が無視できる場合は元のポリシーと完全に一致し、遅延デモなしで訓練可能。
- CockpitHAT: 依存関係グラフ駆動の階層的帰属分析による具現化マルチエージェントコックピットの信頼性向上マルチエージェント/帰属分析2026/8/3
LLMマルチエージェントシステムのプロセスレベルの失敗を、依存関係グラフとマルチチャネル証拠を用いて階層的に帰属分析するフレームワークCockpitHATを提案し、自動車コックピットなどの安全重要領域での信頼性を向上させた。
- Transformerを超えて：オープンボキャブラリ物体目標ナビゲーションのための線形注意ポリシーナビゲーション2026/7/1
オープンボキャブラリ物体目標ナビゲーションにおいて、Transformerベースのポリシーが文脈長に対して性能がスケールしないことを示し、線形注意を採用したLANavを提案。状態更新を構造化することで性能が向上し、特にWSLA機構により平均成功率が36.4%に達した。
- 自己再構成型ロボットボートの安全保証付き分散動作計画群制御2026/7/1
水中自己再構成ロボットの形状形成と再構成のため、分散MPCと制御バリア関数を組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案し、衝突回避の安全性を保証する。
- Kairos: 後悔を考慮した物理AI向けネイティブ世界行動モデルスタック世界モデル2026/6/15
物理AIのための世界モデルスタックを提案し、制御に重要な情報のみを学習・維持・展開する手法を導入した。
- WorldOlympiad：あなたの世界モデルはトライアスロンを生き残れるか？世界モデル評価2026/6/9
ビデオベースの世界モデルを物理的忠実性、幾何学的整合性、相互作用の忠実性の3つの観点から評価するベンチマークWorldOlympiadを提案する。
- 粒子ジャミングによる剛性可変を備えた新規の生体模倣魚ロボット水中ロボット2026/6/1
粒子ジャミング機構で体の剛性を素早く変えられる魚ロボットを開発し、遊泳速度とエネルギー効率が周波数に応じて最適な剛性が異なることを実験で示した。
- 強化学習による人間のスキル開発を加速するAIコーチング人間-AIインタラクション2026/6/1
AIコーチが人間の運動スキル習得を加速する方法を研究し、学習者の能力に合わせた戦略的支援と段階的撤退を強化学習で実現。ドローン競技のユーザー実験で学習効果を実証した。
- UAV-MapFusion: RTK位置合わせに基づく不確実性を考慮した粗密マルチセッションUAVマッピングマッピング2026/6/1
UAVの複数回の飛行で取得した点群地図を、RTK観測と不確実性を考慮した因子グラフ最適化により高精度に統合するシステムを提案した。
- MIL-LC: 頑健な磁気・慣性・LiDAR融合マルチモーダル位置推定フレームワーク位置推定2026/6/1
GNSS拒否環境や幾何学的反復・テクスチャレス環境でも頑健な位置推定を実現するため、磁気センサ・慣性センサ・LiDARを融合したマルチモーダル位置推定フレームワークMIL-LCを提案した。
- 信頼・幾何・規則：不確実性下での安全なUSV航行のための信頼性認識強化学習フレームワーク強化学習/航行2026/5/1
無人水上艇（USV）の安全でCOLREG準拠の自律航行を実現するため、信頼性重み付き価値学習、共分散膨張速度障害物、リスク認識COLREG義務埋め込みを統合した強化学習フレームワークを提案した。
- RoSLAC: 複数磁力計のロバストな同時位置推定と校正位置推定2026/4/1
GPSが使えない環境での移動ロボット位置推定のため、磁力計の歪みを補正しながら位置推定を同時に行うロバストな手法を提案した論文。
- Open-H-Embodiment：医療ロボティクスにおける基盤モデルを可能にする大規模データセット医療ロボティクス/データセット/基盤モデル2026/4/1
医療ロボットの自律化を妨げるデータ不足を解決するため、複数のロボットプラットフォームにわたる大規模な医療ロボットビデオと運動学データセットを公開し、基盤モデルの開発を実証した。
- 異種計測群の統合協調位置推定：統一データ駆動手法群制御2026/3/1
異なる計測能力を持つロボット群の協調位置推定問題に対し、相互計測とオドメトリのみを用いたペア相対位置推定と、弱連結な有向計測トポロジー下での分散協調位置推定を実現する統一データ駆動手法を提案した。
- 離散質量分布を用いたMean Shift形状形成制御群制御2026/2/1
サンプル点上の離散質量分布で群れの形状をモデル化し、分散型Mean Shift制御則で複雑な形状形成と群れサイズ変化への適応を実現した。
- Moxin-VLMとMoxin-VLAを備えたオープンソースマルチモーダルMoxinモデルVLA2025/12/22
完全オープンソースのLLM「Moxin」を基に、視覚言語理解・視覚言語行動・中国語対応の3つの派生モデルを開発し、公開した。
- L2M-Calib: LiDARと複数磁気センサのワンキーキャリブレーション手法キャリブレーション2025/12/1
磁気センサとLiDARの融合システム向けに、外部パラメータと磁気センサの内部歪みパラメータを同時推定するワンキーキャリブレーション手法を提案し、シミュレーションと実機実験で高精度・高ロバスト性を示した。
- 予測制御と適応的バリア関数を用いた自律表面船舶の安全な運動計画と制御運動計画2025/10/1
MPCと制御バリア関数を組み合わせ、障害物との相対位置に応じて膨張半径を適応させることで、狭い水路でも安全かつ保守的すぎない自律船舶の運動計画を実現した。
- 変分法によるロボット魚の弾性体ダイナミクスモデリング水中ロボティクス2025/9/1
モーター駆動のロボット魚について、ハミルトンの原理から弾性体の大変形と流体構造連成を考慮した全身ダイナミクスモデルを導出し、遊泳速度とエネルギー効率に及ぼす駆動周波数や剛性分布の影響をシミュレーションで評価した。
- S³E: レーダー慣性システムのための自己教師あり状態推定自己位置推定2025/9/1
スパースなレーダー点群ではなく信号スペクトルと慣性情報を相補的に融合し、位置正解なしで自己教師あり学習する状態推定手法を提案。
- マイクロ自律表面車両の動的モデリングと効率的なデータ駆動型最適制御制御/モデリング2025/9/1
小型自律表面車両の物理ベース動的モデルを構築し、弱形式に基づくオンライン学習でモデルをリアルタイム更新するデータ駆動型最適制御を提案。未知の積載物や外乱下でも軌道追従精度とロバスト性を向上させる。
- UniLGL: FOV制限/パノラマLiDARのための均一な場所認識に基づくグローバル位置推定グローバル位置推定2025/7/1
LiDAR点群を空間・強度のBEV画像に変換し、異種センサにも対応する均一な特徴抽出と視点不変性で、登録不要の高精度なグローバル位置推定を実現した。
- SDDiff: 空間-ドップラー拡散によるレーダー知覚の強化レーダー知覚2025/6/1
レーダーの点群抽出と自己速度推定を同時に行う空間-ドップラー拡散モデルを提案し、両タスクの相互利益を活用して精度と密度を大幅に向上させた。
- ミリ波レーダ支援によるマルチビークル知覚融合の改善協調知覚2025/6/1
ミリ波レーダの点群を用いて、車両間で知覚データをリアルタイムかつ高精度に位置合わせ・融合する軽量システムMMatchを提案。
- Astra：階層型マルチモーダル学習による汎用移動ロボットの実現移動ロボットナビゲーション2025/6/1
マルチモーダルLLMとマルチタスクネットワークを組み合わせた二重モデルアーキテクチャにより、多様な屋内環境で移動ロボットのナビゲーションを実現した。
- AIによる効率的な水中グライダーの自動設計設計最適化2025/5/1
形状と制御を同時最適化するAI設計フレームワークを構築し、手設計を超えるエネルギー効率の水中グライダーを実現した。
- 知識注入型深層学習による汎化性能と安定性を最適化した車両追従モデル自動運転/交通流モデリング2025/4/1
大規模言語モデルから車両追従の知識を蒸留し、安定性制約を組み込んだ軽量モデルを構築することで、未知の交通シナリオでも汎化し安定動作する車両追従モデルを実現した。
- 集団ソーシャルプロクセミクス特徴に基づくオンラインロボット動作計画手法ソーシャルナビゲーション2025/2/1
ロボットが人々を障害物ではなく社会的存在として扱えるよう、集団のプロクセミクスをモデル化し、集団クラスタリングと磁気双極子モデルによるプロクセミクス、最適観察位置を利用した経路生成を提案する。
- AgentRefine: 洗練チューニングによるエージェント汎化能力の向上LLMエージェント2025/1/1
LLMエージェントの汎化性能を高めるため、環境フィードバックに基づいて誤りを修正する経験を学習させるAgentRefineフレームワークを提案した。
- UWB-IO計測を用いた非ホロノミックロボットフォーメーションの相対姿勢推定群制御2024/11/1
UWB距離と慣性オドメトリのみを用いて、共通座標系を必要とせずに隣接ロボット間の相対位置・姿勢を推定し、非ホロノミックロボットの分散フォーメーション制御を実現する手法を提案した。
- IDF-MFL: 移動ロボットのためのインフラ不要・ドリフトフリー磁場自己位置推定自己位置推定2024/11/1
建物や地下パイプなどが生む環境磁場を利用し、事前インフラなしで外れ値に頑健な状態推定によりドリフトのない自己位置推定を実現した。
- ロボット群の形状形成における同時学習に基づく相対位置推定群制御2024/10/1
外部測位システムが使えない環境で、機体間の相対位置を同時学習で推定し、群れ全体で形状を形成する制御手法を提案した論文。
- CTE-MLO: 連続時間かつ高効率なマルチLiDARオドメトリと局所化可能性を考慮した点群サンプリングマルチLiDARオドメトリ2024/8/1
複数のLiDARからの点群を連続時間ガウス過程とカルマンフィルタで統合し、局所化可能性を考慮したサンプリングで計算量を抑えつつ高精度・リアルタイムな自己位置推定を実現する手法を提案。
- 視覚慣性教師あり学習によるミリ波レーダー点群の高密度化点群処理2024/4/1
低コストなカメラとIMUの視覚慣性情報を教師信号として使い、ミリ波レーダーの疎な点群を高密度化しつつマルチパス由来の偽点を除去する学習手法mmEMPを提案した。
- LayeredMAPF：MAPFインスタンスの分解による求解コスト削減群制御2024/4/1
多数エージェントのMAPF問題を少数エージェントの独立部分問題に分解し、任意のMAPFアルゴリズムで解いて統合する汎用フレームワークを提案。メモリと計算時間を大幅に削減する。
- HDA-LVIO: ハイブリッドデータ関連付けによる都市環境向け高精度LiDAR-視覚-慣性オドメトリ自己位置推定2024/3/1
LiDAR-慣性子系と視覚-慣性子系を統合し、特徴点と平面投影点をハイブリッドに関連付けて再投影誤差を最小化することで、都市環境での自己位置推定精度を高める手法を提案した。
- 接線に基づく効率的なトポロジー多様経路探索経路計画2023/11/1
グリッドマップ上で接線グラフを利用し、多数のトポロジー的に異なる経路をリアルタイムに生成する手法を提案。キューに優先度制約を導入し、既存手法より高効率で約320本の経路を100ms以内に生成できることを示した。
- 自然水域における自律型水上艇の深層強化学習に基づく追従制御制御/強化学習2023/2/1
深層強化学習で自律型水上艇の軌道追従コントローラを訓練し、実環境で非線形モデル予測制御と比較して外乱抑制性能が優れることを示した。
- 海洋環境における自律表面艇のための深層学習サーベイ群制御2022/10/1
海洋環境で使われる自律表面艇（ASV）への深層学習の応用を、ナビゲーション・誘導・制御や協調運用の観点から整理したサーベイ論文。
- SPD(3)多様体と改良コスト関数による物体ランドマークのパラメータ化と制約の大域的一貫性SLAM2022/4/1
物体レベルSLAMの特異点問題を解決するため、対称正定値行列多様体で物体ランドマークを表現し、コスト関数を改良して大域的一貫性と地図精度を向上させた論文。
- DC-Loc: ドップラー効果を明示的に補償する車載レーダーによる高精度メトリック位置推定位置推定2021/12/1
車載ミリ波レーダーのドップラー歪みを明示的に補正し、その測定不確かさをモデル化することで、位置推定精度を向上させるフレームワークを提案した論文。
- SO-SLAM：スケール比例・対称テクスチャ制約を用いた意味オブジェクトSLAM物体SLAM2021/9/1
物体のスケール比例・対称テクスチャ・平面支持という空間制約を導入し、単眼カメラでの物体初期化と姿勢最適化を頑健化した物体SLAMシステムを提案した。
- 語彙とグラフの自動検証による高精度なループ閉じ込み検出SLAM2021/7/1
BoWの語彙サイズを特徴記述子のドリフトに基づき自動決定し、さらにトポロジカルグラフ検証で候補ループを幾何的に検証することで、ループ閉じ込み検出の精度を向上させた研究。
- FMCWレーダーによる自己位置再推定の学習手法RadarLoc自己位置推定2021/3/1
FMCWレーダースキャンから6自由度のグローバル姿勢を直接推定する自己注意機構付きのエンドツーエンド深層学習モデルを提案し、レーダースキャン間の幾何制約を活用して精度を向上させた。
- LoRaバックスキャッタ支援によるオンライン初期化対応の小型飛行体状態推定システム状態推定2021/3/1
市販ドローンの着陸脚にバックスキャッタタグを取り付けるだけで、暗所や煙中でも自動初期化・校正を行いながら自己位置・姿勢を推定できるRFバックスキャッタ方式の状態推定システムを提案した。
- FSK変調と深層学習復調を用いた水中ロボット向け電気通信システム水中通信2020/8/1
小型水中ロボット向けに、2FSK変調と深層学習ベースの復調を組み合わせた電気通信システムを開発し、従来より長距離・高速な通信を実現した。
- 都市水路における自律水上ロボット向け後退ホライズン多目的プランナ経路計画2020/7/1
都市水路を航行する自律水上ロボットのため、センサ視野内の障害物を反映したグラフを逐次生成・探索する後退ホライズンプランナを提案し、辞書式最適化で衝突リスクなどの資源を階層的に扱う多目的経路計画を実現した。
- Roboat II：都市環境向け新型自律航行艇自律航行艇2020/7/1
都市交通向けの新型自律航行艇Roboat IIを開発し、LiDAR・IMU・GPS融合によるSLAM、モデル予測制御、経路計画を統合して狭い河川での追従走行を実証した論文。
- 連結型水上ロボット群の分散協調制御群制御2020/7/1
剛結合された複数の自律水上艇を一つの浮体構造として目標軌道に追従させる分散制御手法を提案し、リーダーがNMPCで全体を操舵、フォロワーがオンボードセンサのみで協調する。
- LIO-SAM：平滑化と地図構築による密結合LiDAR慣性オドメトリSLAM2020/7/1
LiDARとIMUを因子グラフ上で密結合し、局所スキャンマッチングとスライディングウィンドウでリアルタイムに高精度な軌跡推定と地図構築を実現したフレームワーク。
- 人工側線による隣接ロボット魚間の相対状態推定ロボット魚/状態推定2020/6/1
圧力センサアレイで得た人工側線の圧力変動から、リーダー・フォロワー構成の隣接ロボット魚間の相対状態を回帰モデルで推定する手法を提案した。
- 統計力学に着想を得た直接通信不要の分散ローカリゼーション群制御2020/6/1
各ロボットが近隣と仮想粒子を交換することで、直接通信や固定ビーコンなしに相対位置を推定する分散ローカリゼーション手法を提案し、最大1万台のシミュレーションと52台の実機で有効性を示した。
- ロボット支援によるバックスキャッタタグの初期コスト不要な屋内測位システム測位・SLAM2020/5/1
慣性センサ搭載ロボットとバックスキャッタWiFi信号を統合最適化し、事前地図なしで複数タグとロボット自身の位置を同時推定するRoverを提案。
- 屋内環境向けの二次曲面と対称性を利用した物体指向SLAM物体SLAM2020/4/1
RGB-Dカメラを用い、物体を二次曲面で表現する物体レベルSLAMを提案。単一フレームでの初期化と屋内人工物の対称性による遮蔽部推定で、平面軌道での観測性問題を改善し精度と収束速度を向上させた。
- 動的環境に対応した4Dシーン再構成SLAMSLAM2020/3/1
ステレオ映像のみから、剛体移動物体の運動を幾何学的に分離し、静的環境の地図と移動物体の3Dモデル・軌跡を同時に復元して4D(3D+時間)シーンを再構成するSLAMシステムを提案した。
- PointLoc：LiDAR点群のための深層ポーズ回帰による自己位置推定自己位置推定2020/3/1
単一のLiDAR点群から地図なしで6自由度ポーズを直接推定するPointNet風の自己注意機構付きエンドツーエンド学習フレームワークを提案し、Oxford Radar RobotCarデータセットで高精度な再位置推定を実現した。
- 単一WiFiアクセスポイントと慣性センサによる小型飛行ロボットの屋内姿勢推定屋内測位2020/3/1
単一のWiFiアクセスポイントの到来角推定と慣性センサのオドメトリを融合し、視覚に頼らずリアルタイムかつ初期化不要でMAVの屋内位置・姿勢を推定するシステムを提案した。
- 深層学習による歩行者慣性ナビゲーション：手法・データセット・オンデバイス推論慣性ナビゲーション2020/1/1
深層学習ベースの慣性ナビゲーション研究向けに、詳細な正解付きの公開データセットOxIODを構築し、生のIMUデータから歩行者軌跡を復元する軽量フレームワークを提案した。
- RFバックスキャッタによる小型飛行ロボットの状態推定システム状態推定2019/12/1
GPSやカメラが使えない屋内環境でも飛べるよう、市販ドローンの着陸脚にバックスキャッタタグを付けるだけで位置・姿勢を推定する軽量システムを提案した。
- セマンティックコンパクトマップを用いた粗密視覚自己位置推定視覚自己位置推定2019/10/1
都市車両向けに、ポール状物体を格納した軽量なセマンティックマップと粒子フィルタ・姿勢アライメントを組み合わせ、少ないメモリで高精度な自己位置推定を実現した。
- DeepPCO：並列ニューラルネットワークによるエンドツーエンド点群オドメトリ点群オドメトリ2019/10/1
連続する点群から6自由度の姿勢を推定するため、並進と回転を別々の並列サブネットで学習するエンドツーエンドの深層学習手法を提案し、KITTIで有効性を示した。
- DeepTIO：視覚ハルシネーションを組み込んだ熱慣性オドメトリオドメトリ2019/9/1
熱画像から疑似視覚特徴を生成するハルシネーションネットワークと選択的融合を用い、煙や暗闇でもロバストに自己位置推定する熱慣性オドメトリ手法を提案した。
- 単一ロボットによる初期コスト不要のバックスキャッタ位置推定SLAM2019/8/1
慣性センサ搭載ロボットがWiFi測位と慣性計測を統合し、地図やランドマークなしで複数のバックスキャッタタグを同時に位置推定するシステムRoverを提案した。
- Oxford慣性オドメトリデータセット(OxIOD)慣性オドメトリ/データセット2018/9/1
深層学習による慣性オドメトリ研究向けに、正解ラベル付きの158シーケンス・総距離42km超の大規模IMUデータセットを構築・公開した。
- 拡張Jaccardグラフと確率的勾配降下法による特徴融合を用いたロボット認識ロボットビジョン2017/3/1
KinectのRGBと深度情報を統合する特徴グラフ融合(FGF)を提案し、複数Jaccard類似度と単語埋め込みで顔・物体認識の精度を高めた。
