Yeonkyu Lee

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

• FPAS: 大規模未知環境のための適応サンプリングを用いたフロンティアベース経路計画
  経路計画2026/6/1

  大規模未知環境での効率的な目標到達を実現するため、フロンティア概念を目標指向タスクに再解釈し、適応サンプリングで計算負荷を軽減する経路計画フレームワークを提案した。

• 汎用視覚から信頼できる走行可能性推定へ：未構造屋外環境向け視覚基盤モデルの適応
  走行可能性推定2026/5/1

  視覚基盤モデルを未構造屋外環境での走行可能性推定に適応させるフレームワークViTAを提案し、SAM2を基盤にタスク固有の知識注入と幾何学知識の蒸留により、精度と汎化性を向上させた。