Daniel Ekpo

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

• TREND: デモンストレーションを用いたノイズに頑健な選好ベース強化学習のための三者相互学習
  選好ベース強化学習2025/5/1

  少数の専門家デモンストレーションと三者相互学習戦略を組み合わせ、ノイズの多い選好フィードバック下でもロボットマニピュレーションタスクで高い成功率を達成する選好ベース強化学習フレームワークを提案。

• 想像・検証・実行：視覚言語モデルによる記憶誘導型エージェント探索
  VLA2025/5/1

  視覚言語モデルでシーンを想像し物理的妥当性を検証してから行動する探索フレームワークIVEを提案し、多様な探索と下流学習の性能向上を実現した。

• VeriGraph: 実行検証可能なロボット計画のためのシーングラフ
  タスク計画2024/11/1

  シーングラフを中間表現として用い、VLMが生成した行動計画の実行可能性を検証・修正するフレームワークを提案。多様な操作タスクでベースラインを大幅に上回る成功率を達成した。