Nayoung Oh
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
データ収集/模倣学習VLA/操作空間グラウンディング模倣学習VLA
※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
- 粗密模倣学習のための触覚フィードバック付き視覚触覚データ収集システムデータ収集/模倣学習2026/5/1
操作者が指で直接グリッパーを操作し、自然な触覚フィードバックを保ちながら、視覚・触覚データとタスクの時間構造を収集するシステムを提案。粗密学習アルゴリズムに適したマルチモーダルデータセットを生成する。
- RLDX-1 技術報告書VLA/操作2026/5/1
多機能な汎用ロボットポリシーRLDX-1を提案し、マルチストリームアクショントランスフォーマーにより多様なモダリティを統合して、器用な操作タスクで既存のVLAモデルを上回る性能を示した。
- C2F-Space：視覚言語モデルを用いた粗から細への空間指示のグラウンディング空間グラウンディング2025/11/1
視覚言語モデルで空間指示を粗く推定し、スーパーピクセル化で領域を精緻化する粗から細への空間グラウンディング手法を提案し、ロボットのピックアンドプレースに応用した。
- DiSPo: 拡散状態空間モデルによる粗から細への行動離散化ポリシー学習模倣学習2024/9/1
拡散モデルと状態空間モデルMambaを組み合わせ、粗いスキルから細かい制御まで段階的に行動を生成するポリシー学習手法を提案し、模倣学習の精度と推論効率を向上させた。
- 大規模言語モデルと知能ロボットの統合に関するサーベイVLA2024/4/1
GPT-3.5以降の大規模言語モデルをロボットのコミュニケーション・知覚・計画・制御に統合する研究を整理し、プロンプト設計の実践的ガイドラインを示したサーベイ。
- LINGO-Space: 言語条件付き空間の漸進的グラウンディングVLA2024/2/1
言語指示が指す空間を確率的に推定し、追加の指示に応じて逐次更新する手法を提案し、卓上操作や四足歩行ロボットのナビゲーションで有効性を示した。