Sungsu Kim

収録論文 2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

• 散らかった環境で言語指示により物体を掴むVLMエージェント型ロボットオーケストレータCLARO
  VLA2026/10/16

  VLMエージェントが物体検出・セグメンテーション・6自由度把持・押し動作を統合し、散らかった環境で言語指定の対象物を探索・把持するシステムを構築、シミュレーションと実機で高い成功率を示した。

• BOP-ASK：視覚言語モデルのための物体インタラクション推論
  VLA2025/11/1

  6D物体姿勢データを活用し、把持姿勢や経路計画などの細かい空間推論を問う15万枚・3300万QAペアの大規模データセットBOP-ASKを構築し、VLMの物体インタラクション理解を評価・訓練する。