Sina Tayebati

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

• GroundControl: 軌道一貫性のある不確実性推定による視覚言語エージェントのナビゲーション失敗の予測
  ナビゲーション2026/6/1

  視覚言語ナビゲーションエージェントの実行中に、軌道全体の一貫性に基づく不確実性スコアを計算し、失敗や非効率な行動を事前に予測する手法を提案した。

• TRIAGE: アレアトリック・エピステミックゲート推定による型別介入 ― ロボット操作と適応的知覚における不確実性を一律に扱わない
  マニピュレーション2026/3/1

  不確実性をアレアトリック（観測ノイズ由来）とエピステミック（モデル誤差由来）に分解し、それぞれに適した補正動作を実行時に選択する軽量なポストホックフレームワークを提案した。ロボット操作と適応的知覚の両タスクで性能が向上した。

• 文脈適応型の学習可能なConformal Predictionによるロボットの計画と認識
  不確かさ推定2025/9/1

  固定スコアの代わりに軽量ニューラル関数で文脈を考慮した不適合度を学習し、Conformal Predictionの保証を維持しつつ予測セットを縮小してロボットの認識・計画の安全性を向上させた。

• 信頼度を超えて：自律システム知覚のための二重閾値Conformal Predictionにおける適応的棄権
  不確実性推定/知覚2025/2/1

  二重閾値のConformal Predictionフレームワークを提案し、統計的保証付きの不確実性推定と高リスク時の選択的棄権を両立させ、カメラ・LiDAR知覚の環境擾乱下での堅牢性を実証した。

• エッジにおける知能的なセンシング・トゥ・アクション：堅牢な自律性の機会と課題
  エッジ自律性2025/2/1

  動的環境でのリアルタイム意思決定に向け、センシング・処理・アクチュエーションを統合するセンシング・トゥ・アクションループの課題と、ニューロモルフィック計算やマルチエージェント協調による効率化の可能性を論じたサーベイ。

• INTACT: 敵対的カリキュラム学習によるLiDAR知覚のノイズ耐性向上フレームワーク
  LiDAR知覚2025/2/1

  メタ学習と敵対的カリキュラム学習を組み合わせ、ノイズの多いLiDAR点群に対する深層学習モデルの堅牢性を高める二段階フレームワークINTACTを提案し、物体検出・追跡・分類で最大20%の性能向上を実現した。

• STARNet: Sensor Trustworthiness and Anomaly Recognition via Approximated Likelihood Regret for Robust Edge Autonomy
  2023/9/1