Rohan Siva

収録論文 6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

• Co-GLANCE: 不確実性を考慮した異種ロボットチームの能動的知覚
  群制御2026/6/1

  異種ロボットチームが屋外環境で知覚の不確実性を解決するための、リアルタイムオンボード推論と意思決定システムを提案。視覚言語モデルの知識を蒸留し、適合予測と選択的棄権により統計的に保証された不確実性推定を実現し、能動的知覚をトリガーする。

• 物体が「何であるか」ではなく「何を可能にするか」：アフォーダンス推論のための機能的潜在空間
  アフォーダンス推論2026/6/1

  外見ではなく機能（アフォーダンス）に基づく潜在空間を導入し、ロボットのプランニングにおける物体の機能推論を可能にする手法A4Dを提案した。

• UNCAP: 不確実性誘導型ニューロシンボリック計画と自然言語通信による協調自動運転
  VLA2025/10/1

  自動運転車同士が自然言語メッセージで通信し、知覚の不確実性を明示的に考慮して協調計画を行う視覚言語モデルベースの手法を提案。通信帯域を削減しつつ安全性を向上させる。

• RepV: 安全分離可能な潜在空間によるスケーラブルなニューロシンボリック計画検証
  計画検証2025/10/1

  安全・不安全な計画が線形分離可能な潜在空間を学習し、自然言語ルールに対する計画の遵守を確率的保証付きで検証するニューロシンボリック検証器を提案。

• VLN-Zero：ゼロショット移動のための高速探索とキャッシュ活用型ニューロシンボリック視覚言語ナビゲーション
  VLA2025/9/1

  VLMでシーングラフを効率的に構築し、ニューロシンボリックな計画とキャッシュ実行を組み合わせることで、未知環境でのゼロショット視覚言語ナビゲーションを高速・高精度に実現した研究。

• マルチモーダル基盤モデルによる計画時の不確実性を分離・定量化する形式的手法
  VLA2024/11/1

  視覚理解に起因する知覚不確実性と計画生成の決定不確実性を分離し、形式検証とConformal Predictionで定量化して、能動的再観測や高確信データでの微調整によりロボットタスクの信頼性を高める枠組みを提案した。