Patrik Zips

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

• 事前知識を活用する：視覚・言語ガイドによるニューロシンボリック模倣学習で実世界ロボット操作をデータ効率的に実現
  模倣学習2026/4/1

  少数のデモンストレーションから長期的な操作タスクを学習するためのニューロシンボリックフレームワークを提案し、VLMを用いてシンボリックなプランニングドメインと制御ポリシーを自動構築する。

• 少数のデモから長期タスクを計画・実行する神経記号模倣学習
  模倣学習2025/8/1

  少数のスキルデモから連続制御方策と記号的なタスク抽象化を同時に学習し、長期タスクの計画と実行を可能にする神経記号フレームワークを提案。

• LLM推論モデルは古典的プランナーを代替できるか？ベンチマーク研究
  タスクプランニング2025/7/1

  様々なLLMにPDDL形式でプランニングを直接プロンプトし、Fast Downwardと成功率や実行可能性を比較評価した。単純なタスクでは良好だが、複雑な資源管理や状態追跡を要する場面では依然として課題が残ることを示した。

• ADAPT: 建設現場作業向け自律フォークリフト
  自律移動2025/3/1

  建設現場のような不整地・動的障害物・悪天候環境で動作する完全自律オフロードフォークリフトADAPTを開発し、実世界テストで熟練オペレータと比較して人間に近い性能を実証した。