Gershom Seneviratne
収録論文 9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
- VEGA: 実世界の自己中心視点ビデオと幾何学的軌道監視によるナビゲーションVLAの学習ナビゲーション/VLA2026/6/1
未ラベルの自己中心視点ナビゲーションビデオから、幾何学的軌道監視を用いて障害物回避可能なナビゲーションVLAモデルを訓練する手法を提案。
- CHOP: 反実仮想的な人間の嗜好ラベルによる視運動ナビゲーションポリシーの障害物回避改善ナビゲーション2026/3/1
視運動ナビゲーションポリシーを、反実仮想的な軌道に対する人間の嗜好ラベルで微調整し、安全性と障害物回避を人間の直感に合わせる手法を提案した。
- Splatblox: 屋外ロボットナビゲーションのための走破性を考慮したガウシアンスプラッティングナビゲーション2025/11/1
セグメント化したRGB画像とLiDAR点群をガウシアンスプラッティングで融合し、幾何と意味を同時に表現する走破性対応ESDFをオンライン構築することで、植生の多い屋外環境での自律ナビゲーションを実現した。
- PhysGS: 物理特性推定のためのベイズ推論ガウシアンスプラッティング物理特性推定2025/11/1
3Dガウシアンスプラッティングにベイズ推論を組み込み、視覚情報と言語事前知識から摩擦・硬さ・質量などの物理特性を不確かさ付きで密に推定する手法を提案。
- HALO: 人間の選好に整合したオフライン報酬学習によるロボットナビゲーションナビゲーション2025/8/1
人間の直感を視覚ベースの報酬関数として定量化するオフライン報酬学習手法HALOを提案し、学習ベースとMPCベースのナビゲーションに適用して成功率や軌道精度を大幅に改善した。
- ViLAM: 視覚言語推論を注意マップに蒸留する社会規範ロボットナビゲーションナビゲーション2025/3/1
大規模視覚言語モデルの推論を注意マップに蒸留し、社会規範に沿ったロボットナビゲーションを実現する手法を提案。実機実験で成功率が14.2〜50%向上。
- CROSS-GAiT: 複雑地形におけるパラメトリック歩容適応のためのクロスアテンションに基づくマルチモーダル表現融合歩行2024/9/1
視覚と時系列データをクロスアテンションで融合し、四足ロボットの歩容パラメータ（歩高と股関節開き）をリアルタイムに適応させる手法を提案。未見地形でも優れた性能を示し、エネルギー消費と関節負荷を低減。
- 物理的接地を伴う視覚言語モデルによる屋外ロボットナビゲーションナビゲーション2024/9/1
視覚言語モデルに固有受容感覚データを組み合わせて地形の変形性や滑りやすさを評価し、屋外での走行可能領域を動的に推定するナビゲーション手法を提案。脚式・車輪式ロボットで成功率を最大50%向上させた。
- BehAV: VLMを活用した行動ルール誘導による屋外ロボットナビゲーションナビゲーション2024/9/1
人間の指示をLLMで解釈し、VLMのゼロショット理解でランドマーク位置を推定、行動ルールをコストマップに組み込んでMPCベースの四足ロボットの屋外自律ナビゲーションを実現した。