Eshika Pathak

University of Illinois Urbana-Champaign

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

• エンドタスク成功を超えて：ロボティクスにおける視覚経験検索の監査手法
  マニピュレーション2026/9/22

  ロボットが過去の経験を再利用する際の選択ルールを、全経験を全シーンで実行して監査する手法を提案し、視覚類似度による選択が特定経験に偏りライブラリ品質に依存することを示した。

• 失敗したロボットはいつ人間に尋ねるべきか：監査済みセンサ証拠に基づく修正対話の開始
  ヒューマンロボット対話2026/9/18

  失敗原因の診断精度をセンサごとに測定し、自己診断・追加センサ確認・人間への質問という3択の最適方針を導出。視覚言語モデルは証拠ではなくプロンプト表面に従うことを示した。

• 学習済み力学系のためのロバストなタスクレベル制御アーキテクチャ
  模倣学習・制御2025/11/1

  力学系ベースの見まね学習で生成した動作計画を、L1適応制御と動的時間伸縮法で補正し、外乱や遅延があっても正確に追従できるタスクレベル制御手法を提案。