Tinoosh Mohsenin
Johns Hopkins University
収録論文 13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
- EdgeVLN: 実行時認識型の展開可能な量子化視覚言語ナビゲーションモデルVLA2026/9/28
メモリ・電力制約のあるロボットエッジデバイス向けに、量子化した視覚言語ナビゲーションモデルと軽量な停止判定モジュールを組み合わせ、Jetson上でリアルタイム動作を実現した。
- Nutri-ATLAS: 栄養支援のための身体性エージェント身体性エージェント2026/9/26
食品栄養知識グラフとLLMを組み合わせ、ロボットによる実世界での栄養情報取得とパーソナライズされた食事提案を行う身体性エージェントを提案。
- LEAP-NBV: 基盤モデルによる次善視点計画のための軽量エッジ能動知覚能動知覚2026/9/21
大規模なHuman Mesh Recoveryモデルを蒸留・量子化してエッジデバイス上で動作させ、オクルージョン対応の能動知覚ループで次善視点計画をリアルタイム実行する軽量フレームワークを提案。
- BIT-Nav: 脳に着想を得た軌跡記憶による身体化ナビゲーションナビゲーション2026/6/1
視覚言語モデルによるナビゲーションの性能限界はフレーム数ではなく表現方法にあるとし、軌跡の行動意図を圧縮した記憶トークンを追加するフレームワークを提案した。
- OA-NBV: 移動ロボットによる人間中心の能動知覚のための遮蔽を考慮した次視点計画能動知覚2026/3/1
遮蔽された人物をより完全に観察できる次の移動可能な視点を自律的に選択する、遮蔽を考慮した次視点計画パイプラインを提案した。
- エッジにおける具現化基盤モデル：展開制約と緩和戦略の調査エッジAI/基盤モデル2026/3/1
エッジシステムに基盤モデルを展開する際のシステム的課題を整理し、8つの結合された障壁からなる「展開ガントレット」を提案。メモリ帯域や計算レイテンシなどの制約を分析し、システム全体の協調設計の重要性を示した。
- EdgeNavMamba: エッジデバイス向け省エネ物体検出最適化Mambaナビゲーション2025/10/1
Mambaベースの物体検出と強化学習を組み合わせ、エッジデバイス上で省エネかつ高精度な目標指向ナビゲーションを実現した研究。
- EDEN: 内嗅皮質に着想を得た自己中心ナビゲーションのロボット実装ナビゲーション2025/6/1
哺乳類の内嗅皮質-海馬系に着想を得て、グリッドセル表現と強化学習を組み合わせ、視覚・運動センサのみで経路統合とゴール指向ナビゲーションを行うフレームワークEDENを提案し、シミュレータで高成功率を達成した。
- ATLASv2: エッジ上でのLLM誘導による適応的ランドマーク獲得とナビゲーションVLA2025/4/1
Jetson Nano上でTinyLLMと物体検出を組み合わせ、自然言語指示を分解してランドマークを動的に獲得しながらナビゲーションと操作を行うエッジ完結型システムを実現した。
- LLM Augmented Hierarchical Agents2023/11/1
- ReProHRL: Towards Multi-Goal Navigation in the Real World using Hierarchical Agents2023/8/1
- Towards an Interpretable Hierarchical Agent Framework using Semantic Goals2022/10/1
- Automatic Goal Generation using Dynamical Distance Learning2021/11/1