JunEn Low

収録論文 5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

• SINGER: ドローン向けオンボード汎用視覚言語ナビゲーションポリシー
  ナビゲーション2025/9/1

  ガウススプラッティングによるフォトリアルなシミュレータとRRTベースの専門家で生成したデータを用い、オンボードセンシングのみで言語指示に従い自律飛行する軽量な視覚運動ポリシーを学習した。未見環境や未見物体へのゼロショットsim2real転移でベースラインを上回る。

• GRaD-Nav++：ガウスラディアンスフィールドと微分可能力学による視覚言語モデル駆動ドローン航法
  VLA2025/6/1

  3Dガウススプラッティングシミュレータと微分可能強化学習で訓練した軽量VLAモデルを機載し、自然言語指示に従ってリアルタイムにドローンを飛行させるフレームワークを提案。

• GRaD-Nav: ガウス放射輝度場と微分可能力学による効率的な視覚ドローン航法の学習
  VLA2025/3/1

  3Dガウススプラッティングと微分可能強化学習を組み合わせ、視覚ベースのドローン航法ポリシーを効率的に学習するフレームワークを提案。シミュレーションから実機へのゼロショット転移と新しい環境への適応を実現した。

• Conformal Predictionを用いた疎な人間フィードバックからのロボット安全学習
  安全・信頼性2025/1/1

  人間が不安全行動にフラグを立てた二値フィードバックから、Conformal Predictionで将来のポリシーエラーの領域を特定し、ロボットの安全警告システムを構築する手法を提案。

• SOUS VIDE: ガウススプラッティング空間で視覚ドローン航法ポリシーを調理する
  sim2real2024/12/1

  ガウススプラッティングによる高精細シミュレータFiGSで専門家MPCのデータを大量生成し、軽量な視覚運動ポリシーSV-Netに蒸留することで、機体のみでゼロショットsim-to-realを実現したドローン航法手法。