Angelo Cangelosi
The University of Manchester
収録論文 34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
- PHIRL: 逆強化学習のための学習報酬とタスク進捗の整合逆強化学習2026/9/25
人間のデモンストレーションと進捗フィードバックを組み合わせ、逆強化学習でロバストな報酬関数を学習するデータ効率の良いフレームワークPHIRLを提案。実機・シミュレーションでベースラインを上回る性能を示した。
- 視覚・言語・行動モデルの潜在クラスタ解析VLA/解釈可能性2026/9/2
VLAモデルの内部表現を層ごとに解析し、行動デコーダの潜在空間をクラスタリングして解釈可能な概念を抽出するフレームワークを提案した。
- NumerosityVLM: 視覚言語モデルにおける数量表現の解釈のための認知に着想を得たベンチマークVLA/ベンチマーク2026/8/15
視覚言語モデルの数量知覚能力を評価するため、物体の大きさや配置などの視覚的要因を独立に操作した合成画像ベンチマークを構築し、モデル性能の要因分析と層別プロービングを行った。
- LUCID: 想像上のダイナミクスによる潜在スキル統合制御による長期的ヒューマノイド移動操作移動操作/強化学習2026/8/1
長期的なヒューマノイドの移動操作タスクを解決するため、学習したダイナミクスモデルの想像上のロールアウトを通じて再利用可能なスキルを計画する階層的モデルベース強化学習フレームワークを提案した。
- LEMUR: 嗜好フィードバックを用いた多目的強化学習によるアライメント学習多目的強化学習2026/7/1
複数の競合する目的を持つタスクにおいて、複数の人間の嗜好フィードバックから報酬モデルと方策を同時に学習する新しいフレームワークを提案し、ベンチマークタスクで優れた性能を示した。
- 最小限の身体性がロボットにおける数の概念学習を効率化する身体性認知2026/4/1
ロボットに身体性を持たせて数を数える学習を行うと、視覚のみの場合より少ないデータで高精度に数概念を獲得でき、生物学的に妥当な表現が自発的に形成されることを示した論文。
- 階層型視覚言語行動モデルの明示的な言語-行動整合による接地VLA2026/4/1
ロボットの言語と行動の整合性を明示的に学習するフレームワークを提案し、階層型VLAモデルの接地を改善した。
- 身体性AIエージェントのための世界モデルの安全性課題：レビュー世界モデル2025/10/1
自動運転とロボティクスにおける世界モデルの安全性をレビューし、最先端モデルの予測を収集・分析して一般的な故障を分類・定量評価した。
- DeGuV: 深度誘導による汎化と解釈性を両立する視覚強化学習マニピュレーションマニピュレーション2025/9/1
深度入力を用いて重要領域だけをマスクする学習可能なネットワークを導入し、データ拡張下でも汎化性能とサンプル効率を高める視覚強化学習フレームワークを提案。Frankaロボットでゼロショットsim-to-real転移を実証。
- LHM-Humanoid: 雑然とした環境での連続物体運搬のための長期的ヒューマンモーション制御マニピュレーション2025/8/1
物理シミュレーション上のヒューマノイドが、リセットなしで繰り返し物体を運ぶ長期的動作を実現するため、サイクル間の遷移を「回復可能性」として学習する手法を提案。
- 偽物か本物か、ロボットは見分けられるか？単視点ロボットシーン理解におけるドメインシフトに対するVLMの頑健性評価VLM2025/6/1
ロボットアームで撮影した卓上シーンを対象に、実物工具と3Dプリント品の間の物理的ドメインシフトを導入し、単視点物体キャプション生成におけるVLMの性能劣化と評価指標の脆弱性を明らかにした。
- 透明な方策実行のための行動言語の統合モデリングVLA2025/4/1
方策学習を言語生成問題として捉え、次に取る行動を自然言語で説明しながら行動トークンを自己回帰的に生成するモデルを提案し、Language-Table環境での長期的タスクにおいて説明文と行動軌跡の品質が同時に向上することを示した。
- 人間オペレータに対する人工的信頼のATTUNEモデルHRI信頼推定2024/11/1
遠隔操作ロボットと対話する人間に対するAIの信頼をリアルタイムで推定するフレームワークを提案し、災害対応シミュレーションのデータセットで評価した。
- 模倣による手話習得：人工エージェントのコミュニケーションギャップを埋める模倣学習2024/6/1
シミュレーション上のヒューマノイドに、動画から抽出した手話動作を模倣学習と強化学習で再現させ、5種類の手話サインを習得させる手法を提案した。
- ToP-ToM: Trust-aware Robot Policy with Theory of Mind2023/11/1
- Social Robot Mediator for Multiparty Interaction2023/10/1
- To Whom are You Talking? A Deep Learning Model to Endow Social Robots with Addressee Estimation Skills2023/8/1
- Proceeding of the 1st Workshop on Social Robots Personalisation At the crossroads between engineering and humanities (CONCATENATE)2023/7/1
- Towards Multi-User Activity Recognition through Facilitated Training Data and Deep Learning for Human-Robot Collaboration Applications2023/2/1
- Signs of Language: Embodied Sign Language Fingerspelling Acquisition from Demonstrations for Human-Robot Interaction2022/9/1
- CASPER: Cognitive Architecture for Social Perception and Engagement in Robots2022/9/1
- Human-robot collaboration and machine learning: a systematic review of recent research2021/10/1
- The Challenges and Opportunities of Human-Centered AI for Trustworthy Robots and Autonomous Systems2021/5/1
- When Would You Trust a Robot? A Study on Trust and Theory of Mind in Human-Robot Interactions2021/1/1
- A robot that counts like a child: a developmental model of counting and pointing2020/8/1
- Sample-efficient Deep Reinforcement Learning with Imaginary Rollouts for Human-Robot Interaction2019/8/1
- A Deep Neural Network for Finger Counting and Numerosity Estimation2019/7/1
- Influence of Pointing on Learning to Count: A Neuro-Robotics Model2019/7/1
- AFA-PredNet: The action modulation within predictive coding2018/4/1
- Encoding Longer-term Contextual Multi-modal Information in a Predictive Coding Model2018/4/1
- Autonomous Quadrotor Landing using Deep Reinforcement Learning2017/9/1
- Where is my forearm? Clustering of body parts from simultaneous tactile and linguistic input using sequential mapping2017/6/1
- Sensorimotor Input as a Language Generalisation Tool: A Neurorobotics Model for Generation and Generalisation of Noun-Verb Combinations with Sensorimotor Inputs2016/5/1
- A Hierarchical Emotion Regulated Sensorimotor Model: Case Studies2016/5/1