Aleksandr I. Panov
収録論文 19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
- MIKASA-Robo-VLA：長期的マニピュレーションにおけるVLAモデルの記憶能力を評価するベンチマークVLA2026/9/30
言語条件付きマニピュレーション90タスクからなるベンチマークを構築し、タスク遂行に必要な手がかりを隠すことでVLAモデルの記憶能力を評価する。
- 大規模視覚言語行動モデルにおける効率的かつ汎用的な強化学習のためのオフライン教師信号の活用VLA/強化学習2026/7/6
オフライン教師信号を強化学習に組み込むことで、OOD性能を保ちつつ学習効率を約2倍に向上させるハイブリッド手法を提案・評価した。
- VLA Grounder: ブラックボックスVLAモデルのための言語条件付け空間最適化VLA/強化学習2026/7/5
凍結されたVLAモデルの動作を改善するため、人間の指示をVLAに適したコマンドへ変換する言語条件付け空間ポリシーを強化学習で最適化する手法を提案。
- VLAは基本を知っているか？視覚言語行動モデルにおける常識・世界知識の保持を測るVLA評価2026/6/17
VLAモデルがロボットデータで微調整後も常識や世界知識を保持しているかを、行動で回答する新しい評価プロトコルAct2Answerを導入して検証した。
- μVLA：VLAモデルにおける部分観測操作のためのリカレントメモリVLA/操作2026/6/10
VLAモデルに小さな学習可能なメモリトークンを追加し、時間ステップ間で自己注意により更新することで、部分観測下での操作性能を向上させる手法を提案した。
- LookPlanGraph: VLMによるグラフ拡張を用いた身体性指示追従手法VLA2025/12/1
シーングラフをVLMで実行中に更新し、環境変化に対応する指示追従手法を提案。シミュレーションと実環境で有効性を示し、新データセットGraSIFも導入。
- HELP: 家庭タスクのための階層型身体化言語プランナVLA2025/12/1
家庭内タスクを解くため、LLMベースの複数エージェントを階層的に組み合わせたプランナを提案し、実機実験で評価した。
- ELMUR: 長期的RL問題のための更新/書き換え可能な外部層メモリ強化学習/メモリ2025/10/1
トランスフォーマの各層に外部メモリを持たせ、LRUで更新・書き換えすることで、部分観測・長期ホライズンの強化学習タスクにおける性能を大幅に向上させた手法。
- オンライン強化学習におけるTransformerの新たな可能性：連続制御への応用強化学習2025/10/1
オンラインのモデルフリー強化学習においてTransformerを安定して訓練するための設計指針を調査し、連続制御タスクで競争力のある性能を実現した。
- VLAモデルの視覚表現を劣化させない：OOD汎化のためのアラインメントVLA2025/10/1
VLAモデルのファインチューニングで視覚表現が劣化する問題を分析し、視覚表現をアラインメントする簡便な手法でOOD汎化を改善した。
- 空間トレース：時空間理解でVLAモデルを強化VLA2025/8/1
観測のキーポイントの視覚トレースを深度マップに投影し、空間と時間の情報を同時に捉えることでVLAモデルの性能を向上させる手法を提案。
- 心と動きの統合：モバイルマニピュレーションにおけるタスク計画と低レベルポリシーのためのIsaacSimベンチマークモバイルマニピュレーション2025/8/1
Isaac Sim上に構築したキッチン環境で、言語指示に基づくタスク計画と低レベル制御を統合評価するベンチマークKitchen-Rを提案し、VLMベースの計画と拡散ポリシーによる制御のベースラインを提供した。
- VerifyLLM：ロボットの実行前タスク計画をLLMで検証する手法タスクプランニング2025/7/1
自然言語の指示を線形時相論理に変換し、LLMの推論で実行前にタスク計画の論理的一貫性や抜けを検証するアーキテクチャを提案した。
- LERa: 視覚フィードバックによる再計画で指示に従うVLA2025/7/1
視覚言語モデルを用いて、生のRGB画像と指示・初期計画・失敗検知だけからシーンを記述し誤りを特定して計画を修正する再計画手法を提案し、動的環境や失敗を伴うタスクで成功率を大幅に改善した。
- AmbiK: キッチン環境における曖昧なタスクのデータセットVLA2025/6/1
キッチンでロボットに与えられる曖昧な指示とその明確化版を1000組集め、曖昧性検出手法を統一的に比較できるベンチマークを構築した。
- 記憶・ベンチマーク・ロボット：強化学習で複雑なタスクを解くためのベンチマーク強化学習ベンチマーク2025/2/1
記憶を必要とする強化学習タスクの分類と、多様な場面で記憶能力を評価できる統一ベンチマークMIKASA、および卓上ロボット操作向けの32タスクを提案した。
- Relational Object-Centric Actor-Critic2023/10/1
- Landmark Policy Optimization for Object Navigation Task2021/9/1
- Behavior and path planning for the coalition of cognitive robots in smart relocation tasks2016/7/1