Dong-Wook Kim

収録論文 5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

• どの地形が良いか？VLMプロトタイプによるオフロード走行可能度ランキングのための選好学習
  走行可能度推定/オフロードナビゲーション2026/9/20

  既存のアノテーションを領域ペアの順序に変換し、凍結したVLMのパッチトークン上に小さな読み出し層を学習させることで、地形の走行しやすさをランキングする手法TravProを提案。RGB生徒モデルが密な選好マップを蒸留する。

• 渡る前に地形を感じる：オフロードナビゲーションのための世界モデル
  ナビゲーション/世界モデル2026/9/17

  固有感覚を入力に用いて、カメラ映像だけでなくロボットが感じる物理的未来（滑り・傾き・振動・失敗リスク）を予測するオフロードナビゲーション世界モデルFeel-WMを提案し、実機とシミュレーションで視覚のみのモデルを上回る性能を示した。

• CanonNav: カメラ幾何からナビゲーション行動を分離するクロスプラットフォーム視覚ナビゲーション
  視覚ナビゲーション2026/8/31

  クロスプラットフォームのデモから視覚ナビゲーションを学習する際、カメラ幾何の影響を分離し、安全性と局所進行の補助監督を導入するフレームワークCanonNavを提案。RGBのみでRGB-D法を上回る性能を達成。

• オフロード環境におけるセマンティックセグメンテーションの分布シフト緩和法
  セマンティックセグメンテーション2026/5/1

  オフロード環境でのセマンティックセグメンテーションの精度低下を招く分布シフトに対し、スタイル拡張とテクスチャ正則化を用いたフレームワークST-Segを提案し、既存手法を上回る性能を実証した。

• 汎用視覚から信頼できる走行可能性推定へ：未構造屋外環境向け視覚基盤モデルの適応
  走行可能性推定2026/5/1

  視覚基盤モデルを未構造屋外環境での走行可能性推定に適応させるフレームワークViTAを提案し、SAM2を基盤にタスク固有の知識注入と幾何学知識の蒸留により、精度と汎化性を向上させた。