Jeil Jeong

収録論文 6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

• HiPAN: 不整地3D環境における四足ロボットの階層的姿勢適応ナビゲーション
  ナビゲーション2026/4/1

  四足ロボットの不整地3D環境でのナビゲーションのため、高レベル方策が平面速度と身体姿勢を生成し、低レベル姿勢適応制御器が実行する階層的フレームワークを提案。経路誘導カリキュラム学習で長期的ナビゲーションを実現し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。

• DyGeoVLN: 動的幾何基盤モデルを視覚言語ナビゲーションに統合する
  VLA2026/3/1

  静的シーンを仮定した従来手法の限界を克服するため、動的幾何基盤モデルをVLNフレームワークに統合し、3D空間表現と視覚意味推論を強化。さらに、冗長なトークンを削減する適応的解像度トークンプルーニング戦略を導入し、長期的な動的ナビゲーションの推論コストを削減する。

• 不確実性を考慮した非把持マニピュレーション：物体による遮蔽下での移動マニピュレータ
  マニピュレーション2026/2/1

  物体に視界を遮られる状況で、衝突可能性の分布からリスクと不確実性を推定し、能動的な知覚を行いながら非把持マニピュレーションを強化学習で実現する手法を提案。

• 位相認識型方策学習による四足ロボットのスケートボード乗り
  強化学習/移動2026/2/1

  スケートボードの位相に応じて特徴変調層を切り替える強化学習で、四足ロボットがスケートボードを安定して操る方策を学習した。

• 移動プラットフォーム上での四脚ロボットの学習ベース適応制御による能動的安定化
  歩行2026/2/1

  6自由度で動くプラットフォーム上で四脚ロボットを安定させるため、自己平衡ポリシーと状態推定器を組み合わせた学習ベース手法を提案し、従来手法より優れた性能を示した。

• 階層型方策学習による移動マニピュレータの効率的な可動障害物回避ナビゲーション
  マニピュレーション2025/6/1

  移動マニピュレータが未知の障害物を押しのけて進むNAMOタスクを、階層型強化学習で効率的に解く手法を提案。高レベル方策が押し方を計画し、低レベル方策が全身協調で実行する。