Tim Verbelen

収録論文 25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

• 能動推論による自律ロボットナビゲーションのためのオンライン構造学習と計画
  ナビゲーション2025/10/1

  動物の認知地図に着想を得て、地図構築・自己位置推定・意思決定を単一の生成モデルで統合し、事前学習なしで未知環境を探索・計画できるROS対応ナビゲーションシステムを提案。

• 能動推論による生物模倣型トポロジカル自律ナビゲーション
  ナビゲーション2025/8/1

  能動推論フレームワークに基づき、事前学習なしでトポロジカルマップをリアルタイム生成・更新しながら探索と目標到達を行う自律ナビゲーション手法を提案し、シミュレーションと実環境で動的障害物への適応性を検証した。

• 能動的推論によるナビゲーションと探索：生物学から産業へ
  ナビゲーション2025/8/1

  能動的推論フレームワークに基づき、訓練なしでトポロジカルマップを構築し不確実性を最小化して行動計画するロボットナビゲーションシステムを提案し、ROS2上で2D/3D環境での有効性を示した。

• 能動推論による移動マニピュレーション：長期的な再配置タスクへの応用
  マニピュレーション2025/7/1

  階層型能動推論アーキテクチャを提案し、移動マニピュレーションの長期的タスクにおいて既存手法を上回る性能を実証した。

• エッジデバイス上の能動的センシングに向けたスマートで適応的なエージェント
  エッジAI2025/1/1

  能動的推論を組み込んだエージェントシステムを提案し、NVIDIA Jetson上で視線制御エージェントを実装して、エッジデバイス上でのリアルタイム能動的センシングを実現した。

• 動的認知マップを自律ナビゲーションで学習する
  ナビゲーション2024/11/1

  動物のナビゲーション戦略に着想を得て、能動的推論の枠組みで予測姿勢上の動的に拡張する認知マップを構築し、未知環境を効率的に探索・地図化するモデルを提案した。

• 物体操作のための生成的世界モデルにおける位置情報の表現
  マニピュレーション2024/9/1

  生成的世界モデルに目標物体の位置情報を明示的に組み込む手法を提案し、位置条件付けと潜在条件付けの2方式で物体配置タスクの性能を向上させた。

• ナビゲーションエージェントにおける能動的推論による構造の探索と学習
  ナビゲーション2024/8/1

  動物のナビゲーション戦略に着想を得て、トポロジカルマッピングと能動的推論フレームワークを組み合わせ、未知環境の構造を少ない探索で効率的に学習するナビゲーションモデルを提案した。

• GenRL: 身体性エージェントの汎化のためのマルチモーダル基盤ワールドモデル
  VLA2024/6/1

  視覚言語基盤モデルと生成ワールドモデルを言語注釈なしで結びつけ、視覚や言語プロンプトからタスクを指定して想像空間で方策を学習する枠組みを提案。

• Spatial and Temporal Hierarchy for Autonomous Navigation using Active Inference in Minigrid Environment
  2023/12/1
• Learning to Navigate from Scratch using World Models and Curiosity: the Good, the Bad, and the Ugly
  2023/8/1
• FOCUS: Object-Centric World Models for Robotics Manipulation
  2023/7/1
• Symmetry and Complexity in Object-Centric Deep Active Inference Models
  2023/4/1
• Object-Centric Scene Representations using Active Inference
  2023/2/1
• FMCW Radar Sensing for Indoor Drones Using Learned Representations
  2023/1/1
• Fusing Event-based Camera and Radar for SLAM Using Spiking Neural Networks with Continual STDP Learning
  2022/10/1
• Disentangling Shape and Pose for Object-Centric Deep Active Inference Models
  2022/9/1
• Learning to SLAM on the Fly in Unknown Environments: A Continual Learning Approach for Drones in Visually Ambiguous Scenes
  2022/8/1
• Fail-Safe Human Detection for Drones Using a Multi-Modal Curriculum Learning Approach
  2021/9/1
• A Low-Complexity Radar Detector Outperforming OS-CFAR for Indoor Drone Obstacle Avoidance
  2021/7/1
• Towards bio-inspired unsupervised representation learning for indoor aerial navigation
  2021/6/1
• LatentSLAM: unsupervised multi-sensor representation learning for localization and mapping
  2021/5/1
• Learning to Catch Piglets in Flight
  2020/1/1
• Learning to Grasp from a Single Demonstration
  2018/6/1
• Sensor Fusion for Robot Control through Deep Reinforcement Learning
  2017/3/1