Rishi Shah

収録論文 7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

• ガウスで十分：大規模行動モデルのファインチューニングにフローマッチング事前分布は効かない
  模倣学習2026/9/22

  大規模行動モデルのファインチューニングでは、目標に近い非ガウス事前分布を使っても標準ガウスと性能が変わらないことを大規模実験で示し、その理由を分析した論文。

• 潜在世界モデルにおける長期予測のためのロールアウト復号再構成
  世界モデル2026/8/25

  潜在世界モデルの訓練時に、評価時と同じロールアウトを行い、各潜在変数を復号して再構成誤差をペナルティとして加えることで、長期予測性能を向上させる手法を提案した。

• ロボストラル・ナビゲート：単眼RGBのみで動作するスケーラブルな視覚言語ナビゲーションモデル
  ナビゲーション2026/7/1

  単眼RGB画像のみを入力とし、画像空間上でウェイポイントを予測することで、様々なロボット形態に再較正なしで適用可能な8B視覚言語モデルを提案。大規模シミュレーションデータと効率的な学習手法により、実世界データへの依存を低減しつつ高性能を実現した。

• より遠くを見る：住宅建物内での社会的に配慮したナビゲーションシステム
  ナビゲーション2026/5/1

  住宅の廊下を移動する配達ロボットが、人から8メートル以上離れた時点で車線変更を行う「プロアクティブレーンチェンジ」動作を導入し、従来の短距離での回避行動と比較して、安全性・滑らかさ・丁寧さの認識が向上することをユーザー調査で示した。

• Deep R-Learning for Continual Area Sweeping
  2020/6/1
• Solving Service Robot Tasks: UT Austin Villa@Home 2019 Team Report
  2019/9/1
• Interaction and Autonomy in RoboCup@Home and Building-Wide Intelligence
  2018/10/1