Jiwoo 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

• GAVEL: グラフ世界モデルによる検証済みで効率的な長期LLMタスクプランニング
  タスクプランニング2026/9/16

  物体関係や行動の事前条件・効果、未観測物体の位置信念を表すグラフ世界モデルでLLMの長期計画を検証・修復し、BEHAVIOR-1Kで成功率を大幅に向上させた。

• LiDAR SLAMのための自己教師あり幾何推論
  SLAM2026/6/1

  LiDAR SLAMの局所幾何推定を自己教師ありで学習し、推定した幾何情報をSLAMに再帰的にフィードバックして精度を向上させるフレームワークを提案した。

• 点群形状を統計多様体として学習する：理論と実践
  点群処理2026/5/1

  点群の局所形状をガウス分布の統計多様体としてモデル化し、自己教師ありで各点のガウス形状を推定するニューラルネットワークPOLIを提案した。ラベルなしで高精度な形状推定を実現し、既存のロボット知覚パイプラインに容易に統合できる。

• 意味領域グラフ推論によるマルチロボット言語誘導探索
  群制御2026/4/1

  大規模言語モデルを用いて、意味トポロジー抽象化に基づく階層的枠組みでマルチロボットの探索と意味的検索を調整する手法を提案。

• LLaViDA: 明示的推論と軌道計画強化のための大規模言語視覚運転アシスタント
  自動運転/VLA2025/12/1

  視覚言語モデル(VLM)を用いて物体運動予測・意味的接地・連鎖的推論を行い、二段階学習で自動運転の軌道計画を高精度化した研究。NuScenesで平均L2誤差0.31m・衝突率0.10%を達成。

• 視覚言語モデルを用いた協調的マルチロボット探索・捜索
  群制御2025/9/1

  視覚言語モデル(VLM)を活用し、複数ロボットの探索と目的物体捜索を知的に協調させるフレームワークCOMRES-VLMを提案。大規模屋内シミュレーションで従来手法より探索完了が10.2%速く、物体捜索効率が55.7%高いことを示した。

• ドップラー対応：ドップラー速度に基づく非反復スキャンマッチング
  SLAM/スキャンマッチング2025/2/1

  4D LiDAR/レーダーのドップラー速度を利用し、反復処理なしで連続スキャン間の対応点を直接求めるスキャンマッチング手法を提案。

• Denoising Heat-inspired Diffusion with Insulators for Collision Free Motion Planning
  2023/10/1
• Diffusion-EDFs: Bi-equivariant Denoising Generative Modeling on SE(3) for Visual Robotic Manipulation
  2023/9/1