Jisung Bae
収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
走行可能度推定/オフロードナビゲーションナビゲーション/世界モデル経路計画走行可能性推定
※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
- どの地形が良いか？VLMプロトタイプによるオフロード走行可能度ランキングのための選好学習走行可能度推定/オフロードナビゲーション2026/9/20
既存のアノテーションを領域ペアの順序に変換し、凍結したVLMのパッチトークン上に小さな読み出し層を学習させることで、地形の走行しやすさをランキングする手法TravProを提案。RGB生徒モデルが密な選好マップを蒸留する。
- 渡る前に地形を感じる：オフロードナビゲーションのための世界モデルナビゲーション/世界モデル2026/9/17
固有感覚を入力に用いて、カメラ映像だけでなくロボットが感じる物理的未来（滑り・傾き・振動・失敗リスク）を予測するオフロードナビゲーション世界モデルFeel-WMを提案し、実機とシミュレーションで視覚のみのモデルを上回る性能を示した。
- FPAS: 大規模未知環境のための適応サンプリングを用いたフロンティアベース経路計画経路計画2026/6/1
大規模未知環境での効率的な目標到達を実現するため、フロンティア概念を目標指向タスクに再解釈し、適応サンプリングで計算負荷を軽減する経路計画フレームワークを提案した。
- 汎用視覚から信頼できる走行可能性推定へ：未構造屋外環境向け視覚基盤モデルの適応走行可能性推定2026/5/1
視覚基盤モデルを未構造屋外環境での走行可能性推定に適応させるフレームワークViTAを提案し、SAM2を基盤にタスク固有の知識注入と幾何学知識の蒸留により、精度と汎化性を向上させた。