Francisco M. López

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

• 身体性が多感覚幼児モデルの寝返り行動を形作る
  発達ロボティクス2026/6/1

  仮想幼児モデルMIMoを用いて強化学習で寝返り動作を学習させ、実乳児の発達傾向や協調パターンを再現し、身体形態の変化が運動発達に与える影響を調べた研究。

• 乳児からヒューマノイドへのモーションリターゲティングによる一人称感覚運動経験のシミュレーション
  モーションリターゲティング2026/4/1

  単一のビデオから乳児の3D姿勢を復元し、物理・仮想ヒューマノイドへモーションを転写して、固有受容感覚・触覚・視覚などのマルチモーダル感覚運動データを生成する枠組みを提案した。

• MIMo v2：多感覚乳児モデルにおける身体と感覚の発達シミュレーション
  発達ロボティクス2025/9/1

  生後0〜24ヶ月の身体成長・視覚発達・感覚運動遅延を再現できる多感覚乳児シミュレーションモデルMIMo v2を開発した。