Johan Bjorck
NVIDIA
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーションナビゲーションVLA
※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
- Recova: 自律ロボットマニピュレーションのためのエージェント誘導型失敗回復マニピュレーション2026/10/1
デジタルツイン上でエージェントが失敗を診断し回復行動を学習、実機での検証と人間デモを組み合わせて回復能力を拡張する枠組みを提案し、成功率と人間介入の削減を実証した。
- ASENA: 自己進化型エージェントによる身体性ナビゲーションナビゲーション2026/9/30
コーディングエージェントがプログラムを書いて実行・修正・経験を蓄積しながらロボットをナビゲーションさせるシステムを提案し、4Bの単眼ナビゲーション方策と組み合わせてR2RやRxRで高性能を達成した。
- Vesta: 汎用身体化推論モデルVLA2026/6/1
ロボットのための単一の基盤モデルで、位置推定・空間推論・ナビゲーション・長期計画を統合し、専門モデル群を上回る性能を示した。
- 世界行動モデルはゼロショット方策であるVLA2026/2/1
動画拡散モデルを基盤に未来の世界状態と行動を予測するWorld Action Model「DreamZero」を提案し、実機でVLAを上回る汎化性能と7Hzのリアルタイム閉ループ制御を実現した。
- DreamGen：動画世界モデルでロボット学習の汎化を解き放つVLA2025/5/1
画像から動画を生成するモデルでロボットの疑似行動データを作り、1つのテレオペデータから多様な行動・環境への汎化を実現する4段階パイプラインを提案。
- FLARE: 暗黙的世界モデリングによるロボット学習VLA2025/5/1
将来の観測の潜在表現を予測する世界モデリングを拡散トランスフォーマーポリシーに組み込み、模倣学習の性能と汎化を大幅に向上させた手法。
- GR00T N1: 汎用人型ロボットのためのオープン基盤モデルVLA2025/3/1
視覚言語モジュールと拡散トランスフォーマを組み合わせた二重システム構成のVLA基盤モデルを提案し、実機・人間動画・合成データで学習して人型ロボットの両手マニピュレーションを実現した。