Sunghwan Kim

収録論文 3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

• SERF: 長時間ホライズンのモバイル操作のための時空間環境・ロボット特徴マップ
  モバイル操作/VLA2026/6/1

  ロボットの長時間操作タスクにおいて、環境とロボット自身を共有潜在空間のニューラル点群として表現する時空間特徴マップを導入し、これをVLAモデルの状態入力として用いることで、長期的な推論とタスク成功率を向上させる。

• 全体像を見る：モバイルマニピュレーション方策学習のための3D潜在マップ
  モバイルマニピュレーション2025/10/1

  3D潜在特徴マップ上で直接動作するエンドツーエンドの方策学習手法SBPを提案し、画像のみに頼る方策よりも空間的・時間的推論に優れ、未知シーンでも高い成功率を示した。

• MISO: 大規模環境における効率的でグローバルに一貫したニューラル暗黙再構成のためのマルチレゾリューションサブマップ最適化
  ニューラルSLAM2025/4/1

  ニューラル暗黙表現を用いたSLAMにおいて、マルチレゾリューションのサブマップを階層的に最適化することで、大規模環境でも計算効率と推定精度を両立させる手法を提案した。