Hyogo Hiruma
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA移動操作視覚的注意模倣学習マニピュレーション
※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
- FRAM: 軌道ガイドによる視覚特徴選択で実現するコンパクトな言語条件付きロボットマニピュレーションVLA2026/9/25
将来のエンドエフェクタ軌道を画像上のポインタとして使い、必要な局所視覚特徴だけを読む小型のVLAポリシーを提案。LIBEROで92.2%の成功率を達成し、実機UR5eでもカップ積みを実現した。
- 視覚スケール変動と外乱下でのリアルタイム移動操作のためのステレオ多段空間注意移動操作2026/5/1
ステレオ画像からタスク関連の空間注意点を抽出し、階層的リカレントアーキテクチャでロボット状態と統合して閉ループ動作予測を行う、移動操作のための深層予測学習手法を提案。実機タスクでロバスト性と成功率を向上させた。
- A3RNN：ロボットの視覚的注意におけるボトムアップとトップダウンの双方向融合視覚的注意2025/10/1
予測的なトップダウン信号と顕著性に基づくボトムアップ手がかりを双方向注意アーキテクチャで統合するA3RNNを提案し、ロボットの模倣学習タスクで注意行動が訓練を通じて発達的に変化することを示した。
- 不確実性駆動型先読み予測による実時間適応動作生成模倣学習2025/10/1
将来軌道を内部シミュレーションして不確実性を減らす「先読み」モジュールをRNNに組み込み、失敗例なしでもドア開けタスクで適応的に探索できる模倣学習手法を提案した。
- 不確実性駆動型の先読み予測による適応的動作生成マニピュレーション2024/10/1
ロボット制御モデルに複数の未来を予測して不確実性を低減する先読みモジュールを組み込み、開け方が未知のドアをその場で適応的に開けるようにした研究。
- Deep Active Visual Attention for Real-time Robot Motion Generation: Emergence of Tool-body Assimilation and Adaptive Tool-use2022/6/1
- Guided Visual Attention Model Based on Interactions Between Top-down and Bottom-up Information for Robot Pose Prediction2022/2/1