Amirreza Payandeh
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ナビゲーションデータセットVLA
※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
- HumAIN: 人間を考慮した暗黙的ソーシャルロボットナビゲーションナビゲーション2026/7/1
歩行や姿勢などの骨格情報を暗黙の社会的合図として捉え、知識蒸留により軽量モデルでリアルタイムに人間らしいナビゲーションを実現するフレームワークを提案した。
- ACME: 多文化・多形態の社会的ナビゲーションデータセットデータセット2026/7/1
ロボットと人間の共有空間での移動を理解するため、5カ国8拠点で7種類のロボットを用いて収集した、多文化・多形態の社会的ナビゲーションデータセットを紹介する。
- Narrate2Nav: 人間中心環境における暗黙的言語推論を用いたリアルタイム視覚ナビゲーションナビゲーション2025/6/1
大規模視覚言語モデルの推論を潜在空間に埋め込み、RGB入力から低レベル動作コマンドを生成するリアルタイム視覚-行動モデルを提案。人間中心環境でのナビゲーション性能を大幅に向上させた。
- Social-LLaVA：人間的言語推論による社会的空間でのロボットナビゲーション強化VLA2025/1/1
人とロボットの社会的インタラクション4万件のVQAデータセットSNEIを作成し、VLMを微調整したSocial-LLaVAで社会的に配慮したロボットナビゲーションを実現した。
- VLM-Social-Nav: 視覚言語モデルによるスコアリングを用いた社会的配慮型ロボットナビゲーションナビゲーション2024/4/1
視覚言語モデル（VLM）を活用し、人間中心環境で社会的に適切なロボット動作をリアルタイムに決定するナビゲーション手法を提案。実環境4シナリオで成功率と衝突回避が改善し、ユーザ評価でも社会的配慮が高いと評価された。
- VANP: ナビゲーションのための視覚行動自己教師あり事前学習ナビゲーション2024/3/1
ナビゲーションに必要な視覚領域だけに注目する自己教師あり視覚行動モデルVANPを提案し、少ない学習で効率的な視覚ナビゲーションを実現した。
- DTG：拡散モデルによる地図なし屋外ナビゲーションのための軌道生成ナビゲーション2024/3/1
拡散モデルと条件付きRNNを用いて、地図のない屋外環境で障害物や未舗装路を避けつつ目的地までの走行距離を抑えた軌道を生成する手法を提案し、実機実験で走行距離と走破性の改善を確認した。
- Rethinking Social Robot Navigation: Leveraging the Best of Two Worlds2023/9/1
- Toward Human-Like Social Robot Navigation: A Large-Scale, Multi-Modal, Social Human Navigation Dataset2023/3/1