Toshihiko Yamasaki
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ナビゲーション空間推論/VLM評価VLA経路計画
※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
- 360CityArena: 具身エージェントのための現実的な仮想都市ナビゲーションベンチマークナビゲーション2026/8/9
360度動画から構築した写実的な都市環境で、具身エージェントの都市探索能力を評価するベンチマークを提案。人間と最先端モデルの性能差が大きいことを示した。
- 展開可能なソーシャルロボットナビゲーションのための視覚言語モデル：意味推論と低レベル制御の橋渡しナビゲーション2026/6/1
本論文は、ソーシャルロボットナビゲーションにおける視覚言語モデルの活用を概観し、高レベルの意味推論と低レベルの制御を統合するための構造化されたロードマップを提案している。
- 一貫しているが誤っている：空間視覚言語モデルにおける証拠感度の欠如空間推論/VLM評価2026/6/1
空間推論のための視覚言語モデルが、視点を変えても一貫した回答をする一方で、実際には誤った距離推定を行うことを示し、その原因が視覚的証拠への依存ではなく事前知識への過剰適合であることを明らかにした。
- E-SocialNav: 言語モデルを用いた効率的な社会的規範準拠ナビゲーションナビゲーション2026/3/1
ロボットナビゲーションにおける社会的規範遵守を評価し、小型データセットで訓練した効率的な言語モデルE-SocialNavを提案。GPT-4o等の大規模モデルより高速で、社会的行動生成性能が高い。
- 社会的に適合したナビゲーションのためのグループ競合学習による軽量視覚言語モデルの性能向上ナビゲーション2026/3/1
軽量な視覚言語モデル(VLM)の推論能力を高めるため、グループ競合学習(GCL)という戦略を提案し、社会的に適合したナビゲーションのベンチマークで性能を大幅に向上させた。
- 視覚言語モデルによる社会的規範に沿ったロボットナビゲーションのためのプロンプト設計の探求VLA2026/1/1
社会的規範に沿ったロボットナビゲーションにおいて、小型視覚言語モデル(VLM)の性能を引き出すプロンプト設計を、システム指示と動機づけの枠組みの2軸で検討し、競争相手の設定や微調整との相互作用を実験的に明らかにした。
- LLM-Advisor: 多地形におけるコスト効率の良い経路計画のためのLLMベンチマーク経路計画2025/3/1
LLMを経路計画の事後アドバイザとして活用し、既存プランナを変更せずにコストを改善するフレームワークを提案。地形を考慮した経路計画のベンチマークデータセットも導入した。