Bjoern Ellensohn

収録論文 3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

• SIL: 言語条件付き人間-エージェント共適応のための共生インタラクティブ学習
  VLA2025/11/1

  人間とエージェントが共有潜在タスク空間で双方向に信念を更新し合い、能動的な確認や提案を行う共生インタラクティブ学習フレームワークを提案。実世界・シミュレーションタスクで90.4%の完了率を達成。

• ReLI: 言語に依存しない人間-ロボットインタラクション手法
  VLA2025/5/1

  大規模基盤モデルを言語から行動へのモデルに変換し、多言語での自然な対話を通じてロボットが環境を推論しタスクを実行できる言語非依存の手法を提案。140言語で90%以上の精度を達成。

• EnvoDat: 異種環境におけるロボットの空間認識と意味推論のための大規模マルチセンサデータセット
  データセット2024/10/1

  都市以外の多様で過酷な環境（地下トンネル、自然地形、屋内など）で収集した10種類のセンサモダリティ、1.9TB超、82クラス以上の注釈付き大規模マルチモーダルデータセットを構築し、SLAMや視覚モデルのベンチマークを可能にした。