Emanuele Musumeci

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

• R2F: レイ・フロンティアの再利用によるLLM不要の物体ナビゲーション
  ナビゲーション2026/3/1

  大規模言語モデルを使わずに、レイ・フロンティアを意味的手がかりとして再利用し、屋内のオープンボキャブラリ物体ナビゲーションを実現するフレームワークを提案した。

• LOST-3DSG: 動的環境における意味的追跡を備えた軽量オープン語彙3Dシーングラフ
  3Dシーングラフ2026/1/1

  word2vecと文埋め込みによる意味的追跡で、高次元視覚特徴を保存せずに動的物体を追跡する軽量なオープン語彙3Dシーングラフを提案し、TIAGoロボットでの実験で有効性を示した。

• 文脈が鍵！LLMによる目標緩和で実現可能な3Dシーン計画
  タスクプランニング2025/6/1

  LLMと古典的プランニングを組み合わせ、目標が到達不能な場合にLLMが文脈に応じて制約を段階的に緩和し、実現可能な計画へと導くフレームワークを提案した。

• LLCoach: マルチロール大規模言語モデルによるロボットサッカープランの生成
  VLA2024/6/1

  複数の役割を持つ大規模言語モデルを活用し、ロボカップ標準プラットフォームリーグ向けのロボットサッカーチームの戦略プランを生成・改善する手法を提案し、人間が作成したコードと対戦させるシミュレーションで有効性を示した。

• どこでもプレイ: 時間論理に基づく環境非依存のロボットサッカー手法
  ロボットサッカー2024/5/1

  時間論理を用いて環境の意味的特徴に応じてロボットの行動と目標を適応させ、非構造化環境でもサッカーを可能にする階層的手法を提案した論文。