Yoonchang Sung
収録論文 23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
- Imagine-TAMP：部分観測下での想像誘導によるタスク・動作計画マニピュレーション2026/9/17
視覚言語モデルと生成シーンモデルで未観測領域を想像し、観測と操作のどちらを優先すべきかを計画段階で比較するTAMPフレームワークを提案。
- マルチロボットのタスク・動作計画における漸近最適性マニピュレーション2026/9/16
複数ロボットのタスクと動作を同時に計画する問題に対し、遷移構造を特徴づけて大域的漸近最適性の十分条件を導出し、効率的なアルゴリズムを開発した。
- CaSCo: 連鎖衝突を考慮したソフト衝突動作計画マニピュレーション2026/9/16
物体ごとの意味的リスクと物理シミュレーションによる連鎖衝突予測を組み合わせ、ロボットが接触する物体のリスク総和を最小化する動作計画手法を提案。
- StochSIPP: 確率的動的環境における安全区間経路計画経路計画2026/8/1
不確実な時間依存の障害物がある環境で、観測を考慮した安全な経路を計画する手法を提案。SIPPを拡張し、観測結果に応じて行動を選択する正確な条件付きプランナーを実現した。
- LEACL: LLM強化による長期的操作タスクの強化学習のための自動カリキュラム学習強化学習/カリキュラム学習/LLM2026/7/1
大規模言語モデル(LLM)を用いて複雑なタスクをサブタスクに分解し、各サブタスクの仕様を自動生成することで、スパース報酬のみで強化学習を効率的に行う自動カリキュラム学習フレームワークを提案した。
- 大規模言語モデルによる部分観測タスク・動作計画の状態推定ガイドタスク・動作計画2026/3/1
ロボットが部分観測環境で計画を実行中に予期しない物体を観測した際、LLMの常識知識を用いてタスク関連物体の信念を形成し、計画・実行時間を大幅に短縮するフレームワークCoCo-TAMPを提案した。
- シンプルな手法で十分：VLAモデルは強化学習による自然な継続学習者であるVLA2026/3/1
大規模事前学習済みVLAモデルの継続強化学習を体系的に検証し、LoRAを用いた単純な逐次ファインチューニングが破滅的忘却をほとんど起こさず、複雑な継続学習手法を上回ることを示した。
- 締切を考慮したタスク・動作計画のための努力配分：メタ推論アプローチタスク・動作計画2024/10/1
不確実な計画・実行時間のもとで締切内に実行可能な計画を見つけるため、計算資源を各選択肢に配分する問題をMDPとして定式化し、MCTSやヒューリスティック手法DP_Rerunで解く。
- PRESTO: キー配置環境表現に基づく拡散モデルを用いた高速動作計画動作計画2024/9/1
作業空間を少数のキー配置で表現し、それを条件に拡散モデルで初期軌道を生成して軌道最適化で衝突を修正する、学習ベースの動作計画手法を提案した論文。
- Asynchronous Task Plan Refinement for Multi-Robot Task and Motion Planning2023/9/1
- A Survey of Decision-Theoretic Approaches for Robotic Environmental Monitoring2023/8/1
- Motion Planning (In)feasibility Detection using a Prior Roadmap via Path and Cut Search2023/5/1
- Learning to Correct Mistakes: Backjumping in Long-Horizon Task and Motion Planning2022/11/1
- Towards Optimal Correlational Object Search2021/10/1
- Learning When to Quit: Meta-Reasoning for Motion Planning2021/3/1
- Reactive Task and Motion Planning under Temporal Logic Specifications2021/3/1
- Multi-Resolution POMDP Planning for Multi-Object Search in 3D2020/5/1
- Environmental Hotspot Identification in Limited Time with a UAV Equipped with a Downward-Facing Camera2019/9/1
- Distributed Assignment with Limited Communication for Multi-Robot Multi-Target Tracking2018/12/1
- GM-PHD Filter for Searching and Tracking an Unknown Number of Targets with a Mobile Sensor with Limited FOV2018/12/1
- Online Exploration of an Unknown Region of Interest with a Team of Aerial Robots2018/11/1
- Tree Search Techniques for Minimizing Detectability and Maximizing Visibility2018/7/1
- Distributed Simultaneous Action and Target Assignment for Multi-Robot Multi-Target Tracking2017/6/1