Rohan Sinha
収録論文 14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
- 汎用ロボットの安全性を再考する安全性2026/9/6
汎用ロボットの多用途性に伴う新たなリスクを分類し、ライフサイクル全体を考慮した「具現化AI安全性」の研究課題を提案する論文。
- 橋上の基盤モデル：視覚言語モデルによる海事自律航行の意味的ハザード検出と安全機動VLA2025/12/1
視覚言語モデル(VLM)を用いて、港湾シーンでの意味的な危険(ダイバーフラッグや火災など)を検出し、人間が介入可能な短時間のフォールバック機動を選択する「Semantic Lookout」を提案した研究。
- マルチモーダル領域適応によるロボットジェイルブレイク防止VLA2025/9/1
テキストと画像の埋め込みを注意機構で融合し、汎用ジェイルブレイクデータをロボット分野のデータに適応させる軽量検出器J-DAPTを提案し、自動運転・海洋ロボティクス・四足歩行ナビゲーションでほぼ100%の検出精度を達成した。
- CUPID: 影響関数でロボットが好むデータを選別模倣学習2025/6/1
模倣学習において、各デモンストレーションが方策の性能に与える影響を影響関数で推定し、有害なデータを除去・有益なデータを選択するデータキュレーション手法を提案。
- RoboMonkey: VLAモデルのためのテスト時サンプリングと検証のスケーリングVLA2025/6/1
VLAモデルのテスト時スケーリングを調査し、サンプリングと検証によりロバスト性を高めるフレームワークRoboMonkeyを提案。合成データで訓練したVLM検証器で行動を選択し、分布外タスクで25%の性能向上を実現。
- マルチモーダル推論によるリアルタイムな分布外故障の防止安全・フォールバック2025/5/1
マルチモーダル基盤モデルと動力学を考慮した計画を組み合わせ、分布外の故障を防ぐ安全なフォールバック戦略をリアルタイムに生成するフレームワークFORTRESSを提案。
- 生成ポリシーの失敗モードを解き明かす：一貫性と進捗のランタイムモニタリングVLA2024/10/1
模倣学習ポリシーの失敗を、行動の時間的一貫性の統計的監視とVLMによるタスク進捗監視を組み合わせて検出するランタイム監視フレームワークSentinelを提案。
- 大規模言語モデルによるリアルタイム異常検知と反応的計画安全制御/LLM2024/7/1
LLMの埋め込み空間で高速に異常を検知し、生成LLMによる遅い判断をモデル予測制御に組み込むことで、ドローンや自動運転車の安全な反応計画を実現した。
- Closing the Loop on Runtime Monitors with Fallback-Safe MPC2023/9/1
- Semantic Anomaly Detection with Large Language Models2023/5/1
- Adaptive Robust Model Predictive Control via Uncertainty Cancellation2022/12/1
- A System-Level View on Out-of-Distribution Data in Robotics2022/12/1
- Online Distribution Shift Detection via Recency Prediction2022/11/1
- Adaptive Robust Model Predictive Control with Matched and Unmatched Uncertainty2021/4/1