Jung-Taak Kim

収録論文 4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

• 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。

• 順序ニューラルコラプスを視覚ナビゲーションの表現事前分布として用いる手法
  ナビゲーション2026/6/1

  視覚ベースのナビゲーションにおいて、エンコーダの表現空間を行動の順序構造に合わせて整理する手法ORIONを提案し、曖昧な判断点での行動不一致を低減する。