Nastaran Darabi

収録論文 11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

• GroundControl: 軌道一貫性のある不確実性推定による視覚言語エージェントのナビゲーション失敗の予測
  ナビゲーション2026/6/1

  視覚言語ナビゲーションエージェントの実行中に、軌道全体の一貫性に基づく不確実性スコアを計算し、失敗や非効率な行動を事前に予測する手法を提案した。

• 安全な協調操作における行動シフト検出のための信念ダイナミクス
  マニピュレーション2026/4/1

  共有作業空間でのロボット操作中に、協調エージェントの行動戦略が切り替わることを検出する軽量モジュールUA-TOMを提案し、衝突を52%削減することを示した。

• ProGAL-VLA: 予測的推論による視覚言語行動モデルの接地整合
  VLA2026/4/1

  視覚言語行動モデルが指示を無視する問題に対し、3Dエンティティ中心グラフとシンボリックサブゴール計画、接地整合損失を導入し、指示感度と曖昧さ検出を向上させた。

• 信頼度を超えて：自律システム知覚のための二重閾値Conformal Predictionにおける適応的棄権
  不確実性推定/知覚2025/2/1

  二重閾値のConformal Predictionフレームワークを提案し、統計的保証付きの不確実性推定と高リスク時の選択的棄権を両立させ、カメラ・LiDAR知覚の環境擾乱下での堅牢性を実証した。

• エッジにおける知能的なセンシング・トゥ・アクション：堅牢な自律性の機会と課題
  エッジ自律性2025/2/1

  動的環境でのリアルタイム意思決定に向け、センシング・処理・アクチュエーションを統合するセンシング・トゥ・アクションループの課題と、ニューロモルフィック計算やマルチエージェント協調による効率化の可能性を論じたサーベイ。

• INTACT: 敵対的カリキュラム学習によるLiDAR知覚のノイズ耐性向上フレームワーク
  LiDAR知覚2025/2/1

  メタ学習と敵対的カリキュラム学習を組み合わせ、ノイズの多いLiDAR点群に対する深層学習モデルの堅牢性を高める二段階フレームワークINTACTを提案し、物体検出・追跡・分類で最大20%の性能向上を実現した。

• カリキュラム学習による敵対的相互情報量の最小化で3Dロボットビジョンの堅牢性を向上
  3Dビジョン/敵対的堅牢性2024/9/1

  敵対的摂動下での相互情報量を最小化する学習目的とカリキュラム学習を組み合わせ、3Dビジョンモデルの敵対的堅牢性を高める手法を提案。

• Navigating the Unknown: Uncertainty-Aware Compute-in-Memory Autonomy of Edge Robotics
  2024/1/1
• Conformalized Multimodal Uncertainty Regression and Reasoning
  2023/9/1
• STARNet: Sensor Trustworthiness and Anomaly Recognition via Approximated Likelihood Regret for Robust Edge Autonomy
  2023/9/1
• MC-CIM: Compute-in-Memory with Monte-Carlo Dropouts for Bayesian Edge Intelligence
  2021/11/1