Yongjun Cho

収録論文 3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

• CostNav: 物理AIエージェントの実世界経済コスト評価のためのナビゲーションベンチマーク
  ナビゲーション2025/11/1

  配送ロボットのナビゲーションをタスク成功率だけでなく、SEC提出書類やAIS傷害報告などの規制・財務データを用いたコスト収益・損益分岐分析で評価する初の物理ベース経済ベンチマークを提案し、既存手法がいずれも経済的に成立しないことを示した。

• D2E: デスクトップデータによる視覚-行動事前学習のスケーリングと身体性AIへの転移
  VLA2025/10/1

  デスクトップのゲーム操作データを大規模に収集・圧縮し、汎用逆動力学モデルで疑似ラベル付けして事前学習することで、ロボットの操作・ナビゲーションタスクへ転移可能な基盤モデルを構築した。

• CANVAS: 常識を考慮した直感的な人間-ロボットインタラクションのためのナビゲーションシステム
  ナビゲーション2024/10/1

  視覚と言語の指示を組み合わせ、模倣学習により常識を考慮したナビゲーションを実現するフレームワークCANVASを提案し、シミュレーションと実世界で有効性を示した。