Dong-Ki Kim
収録論文 12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
- シミュレーション蒸留：実世界への迅速な適応のためのシミュレーションでのワールドモデル事前学習ワールドモデル/sim2real2026/3/1
物理シミュレータから得た行動条件付き経験をワールドモデルに蒸留し、実世界ではエンコーダ等を固定して潜在ダイナミクスのみを更新することで、接触を伴う操作や歩行タスクで迅速な適応を実現する手法を提案した。
- ELLIPSE: ロバストなウェイポイントと不確実性のための証拠学習ナビゲーション2026/3/1
移動ロボットのウェイポイント予測を、多変量深層証拠回帰と軽量なデータ拡張、および等調再較正を用いてロバスト化し、不確実性の信頼性を高める手法を提案した。
- GrndCtrl: 自己教師あり報酬アライメントによる世界モデルの接地世界モデル2025/12/1
動画世界モデルを幾何・知覚報酬で強化学習的に事後学習し、身体性ナビゲーションで空間的一貫性と安定性を高める手法を提案。
- 遅延対応拡散ポリシー：動的タスクにおける観測と実行のギャップを埋めるVLA2025/12/1
推論遅延をポリシー学習に明示的に組み込み、遅延補償された軌道と遅延条件付けで動的タスクの成功率を向上させるフレームワークを提案。
- はさみを持って走るな：VLAモデルは枝刈りで壊れるが回復可能VLA2025/10/1
VLAモデルを枝刈りすると性能が大きく劣化し安全性違反も増えるが、重み空間で密モデルと枝刈りモデルを一度補間して補正項を計算する学習不要の手法GLUESTICKにより、効率を保ちつつ成功率を回復できることを示した。
- VENTURA: 画像拡散モデルを統合タスク条件付きナビゲーションに適応ナビゲーション2025/10/1
インターネット事前学習済みの画像拡散モデルを微調整し、言語指示に従って画像空間で経路マスクを生成する視覚言語ナビゲーションシステムを提案。軽量な模倣学習ポリシーで実行可能な軌道に変換し、実世界評価で成功率33%向上・衝突54%削減を達成。
- 記憶の宮殿へ：長期的能動的 embodied 質問応答のための推論と計画VLA2025/7/1
ロボットが過去の経験を記憶しつつ能動的に環境を探索し、時間に根ざした複雑な質問に答える新タスクLA-EQAを提案し、記憶の宮殿に着想を得たシーングラフベースの構造化記憶と情報価値に基づく停止基準で探索と想起のトレードオフを解決する手法を開発した。
- SayComply: 検索ベース言語モデルによる実環境ロボットタスクの運用コンプライアンス遵守タスクプランニング/RAG2024/11/1
運用マニュアルに従う必要があるロボットのタスク計画のため、階層的データベースと木構造RAGを用いてドメイン知識に基づいた計画を生成する手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
- Toward General-Purpose Robots via Foundation Models: A Survey and Meta-Analysis2023/12/1
- City-wide Street-to-Satellite Image Geolocalization of a Mobile Ground Agent2022/3/1
- Demonstration-Efficient Guided Policy Search via Imitation of Robust Tube MPC2021/9/1
- Satellite Image-based Localization via Learned Embeddings2017/4/1