Naoki Yokoyama

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

• FiLM-Nav: VLMファインチューニングによる効率的で汎化可能なナビゲーション
  ナビゲーション2025/9/1

  事前学習済みVLMをナビゲーション方策として直接ファインチューニングし、視覚履歴と目標から次の探索フロンティアを選ぶことで、未知物体カテゴリにも汎化する物体探索ナビゲーションを実現した。

• HM3D-OVON: オープンボキャブラリ物体目標ナビゲーションのデータセットとベンチマーク
  ナビゲーション2024/9/1

  HM3DSemを基に379カテゴリ・1.5万以上の物体注釈を備えた大規模ObjectNavベンチマークを構築し、自由記述の言語で指定された任意物体を探索するオープンボキャブラリナビゲーション手法を評価・比較した。

• VLFM: Vision-Language Frontier Maps for Zero-Shot Semantic Navigation
  2023/12/1
• Principles and Guidelines for Evaluating Social Robot Navigation Algorithms
  2023/6/1
• ASC: Adaptive Skill Coordination for Robotic Mobile Manipulation
  2023/4/1
• ViNL: Visual Navigation and Locomotion Over Obstacles
  2022/10/1
• Rethinking Sim2Real: Lower Fidelity Simulation Leads to Higher Sim2Real Transfer in Navigation
  2022/7/1
• Benchmarking Augmentation Methods for Learning Robust Navigation Agents: the Winning Entry of the 2021 iGibson Challenge
  2021/9/1
• Success Weighted by Completion Time: A Dynamics-Aware Evaluation Criteria for Embodied Navigation
  2021/3/1