Jeric Lew

National University of Singapore

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

• プランナー条件付き拡散による協調マルチエージェント探索
  群制御2026/8/17

  複数のプランナーのデモから学習し、プランナーIDを条件として与えることで多様な軌道を生成できる拡散ポリシーを提案。局所的な再ランキングでエージェント間の重複を減らし、協調探索を実現した。

• FARE: 高速・低速エージェント型ロボット探査
  探査/ナビゲーション2026/1/1

  LLMによる大域的推論と強化学習による局所制御を組み合わせ、未知環境を効率的に探査する階層型フレームワークを提案し、実機の大規模建物環境で検証した。

• 拡散モデルによるマルチエージェント情報経路計画のためのエージェント意図
  群制御2025/12/1

  拡散モデルを用いて非自己回帰的に長期軌道を生成し、強化学習で微調整することで、マルチエージェント情報経路計画を効率化する分散型フレームワークAIDを提案した。

• HELM: 言語モデルを用いた人間の好みに沿う探索
  自律探索2025/3/1

  大規模言語モデルを活用し、自然言語で指定した好みに応じて移動ロボットの自律探索を柔軟に制御するフレームワークを提案した。

• SALON: オフロード走行のための自己教師あり適応学習
  ナビゲーション2024/12/1

  人間の入力なしにオンラインで経験から素早く適応し、リスクを考慮した走行可能性マップを生成する知覚・行動フレームワークを提案。100〜1000倍のデータで学習した手法に匹敵する性能を実現した。

• DARE: 拡散ポリシーによる自律ロボット探査
  探査2024/10/1

  拡散モデルと注意機構を組み合わせ、専門家の実演から学習した拡散ポリシーで未知環境の探査経路を一度の推論で生成する手法を提案。