Byeongguk Jeon
収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
シミュレーション/評価データセット/インタラクションロボット学習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
- RoboWorld: 汎用ロボットポリシー評価のための高速で信頼性の高いニューラルシミュレータシミュレーション/評価2026/7/1
ビデオワールドモデルを用いてロボットポリシーを評価する自動パイプラインを提案し、新しいStep Forcing手法で長期的なロールアウトの信頼性を高め、実世界評価と高い相関を達成した。
- HABIT: ロボット操作のための人間認識行動とインタラクション訓練データセットデータセット/インタラクション2026/6/1
人間が存在する環境でのロボット操作のための大規模デモデータセットHABITを構築し、人間との協調・共有・指示の3役割でタスクを整理。人間存在データで訓練することで、人間認識行動が獲得できることを示した。
- SPACE: クロスロボットデータからの学習による汎用ポリシーの実現ロボット学習2026/6/1
異なるロボット間で共通の動作表現としてカルテシアン状態差分を用い、ロボットの動特性の違いを適応させるフレームワークSPACEを提案し、汎用ポリシーの学習と展開を改善した。
- 動画からの潜在行動事前学習VLA2024/10/1
ロボットの行動ラベルなしでインターネット規模の動画からVLAモデルを事前学習する手法を提案し、実世界のマニピュレーションタスクで既存手法を上回る性能を示した。