Jinkyu Kim

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

• RECAST: 視覚言語セマンティクスをロボットナビゲーションのための行動可能なコストマップへ再構築
  ナビゲーション2026/9/26

  VLMの推論と視覚基盤モデルの空間グラウンディングを組み合わせ、通行可能性・危険・進行方向・通過可能な隙間の判断を1枚のコストマップに変換してロボットナビゲーションを行う手法。

• AxisGuide: RGB観測におけるロボット動作座標系の接地による堅牢な視覚運動操作の実現
  マニピュレーション2026/6/1

  ロボットの動作座標系を画像空間で可視化する補助チャネルをRGB観測に追加し、分布シフト下での操作性能と汎化性を向上させる軽量手法を提案した。

• 因果関係を考慮した自己中心型シーン共同モデリングによるエンドツーエンド自動運転
  自動運転2026/5/1

  自動運転の軌道予測において、自車と周辺エージェントの因果的相互依存を捉えるフレームワークCaADを提案し、閉ループ計画性能を向上させた。

• SUPER-AD: 意味的不確かさを考慮したエンドツーエンド自動運転のための計画
  自動運転2025/11/1

  カメラのみのエンドツーエンド自動運転において、BEV空間で不確かさを推定し、車線追従正則化と組み合わせることで、安全で解釈可能な軌道計画を実現した。

• シーングラフ誘導による失敗に強い身体性エージェントのための能動的再計画
  タスクプランニング2025/8/1

  現在のRGB-D観測から構築したシーングラフと成功実演の参照グラフを比較し、サブタスク境界で失敗を事前検知して計画を修正する能動的再計画フレームワークを提案。AI2-THORで成功率とロバスト性が向上。

• 限られたデータでLiDAR 3D物体検出器を微調整するドメイン適応蒸留チューニング
  3D物体検出2024/10/1

  事前学習済みLiDAR 3D物体検出器を、約100フレームのターゲットデータで過学習を防ぎつつ微調整するDADTを提案。教師-生徒間で物体・文脈レベルの表現を正則化し、WaymoとKITTIで精度向上を確認。

• StopNet: Scalable Trajectory and Occupancy Prediction for Urban Autonomous Driving
  2022/6/1
• Occupancy Flow Fields for Motion Forecasting in Autonomous Driving
  2022/3/1
• Attentional Bottleneck: Towards an Interpretable Deep Driving Network
  2020/5/1