Mark Coates
収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
長期計画/ポリシー統合タスク・動作計画ロボット計画タスク・モーション計画
※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
- RoboHarness: メモリ駆動による異種ロボットポリシーの統合オーケストレーションによる長期的計画長期計画/ポリシー統合2026/7/1
複数の異なるロボット制御システム（VLA、RL、TAMPなど）を再利用可能なスキルとして統合し、実行メモリとオンライン証拠を用いて能力境界を推定し、長期的タスクを能力に応じて分解・ルーティングするフレームワークを提案。ポリシー切り替え時の分布ミスマッチをメモリブリッジで緩和し、ゼロショット長期計画とOOD堅牢性を向上させた。
- H-WM：階層型ワールドモデルによるロボットのタスク・動作計画タスク・動作計画2026/2/1
論理空間と視覚空間の状態遷移を統合的に予測する階層型ワールドモデルを提案し、長期的なロボットタスクの計画と実行を安定化させる。
- Self-CriTeach：自動ドメイン生成によるロボット計画改善のためのLLM自己教授・自己批評フレームワークロボット計画2025/9/1
LLMが記号計画ドメインを自動生成し、それを大規模なCoT教師データ生成と強化学習の報酬関数の両方に活用することで、ロボット計画性能を高める自己教授・自己批評手法を提案した。
- 実演1回で計画ドメインを自動生成：LLMによる長期ロボット計画の高信頼化タスク・モーション計画2025/5/1
1回の実演軌道からLLMと物理シミュレーションを用いて記号述語と行動を自動生成し、運動計画と統合して長期タスク計画を実行可能にするフレームワークPDDLLMを提案。