Yoshinobu Hagiwara
Soka University
収録論文 16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
- LLMチェイニングによる汎用サービスロボットのタスクプランニングの設計と評価タスクプランニング2026/9/24
LLMを命令分類と行動生成の2段階に分けるチェイニング構成で、プロンプト長を約45%削減しつつタスクプランニングの一貫性を向上させ、実機HSRで評価した。
- これは誰のもの？：不確実性に基づく質問で文脈を考慮した物体所有権推定サービスロボット/所有権推定2026/5/1
サービスロボットが物体の所有者を推定する際、文脈情報と使用履歴をLLMで統合し、予測が不確実な場合にユーザーへ質問するフレームワークを提案した。
- 大規模言語モデルと分散現場知識を活用した複数ロボットによる複数物体探索タスク計画マルチロボット計画2025/9/1
各ロボットが異なる現場知識を持つ環境で、LLMと空間概念を用いて自然言語指示をサブタスクに分解し複数ロボットに割り当てるタスク計画手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
- 物体の所有権理解に向けて：大規模言語モデルと確率生成モデルによる能動的質問生成VLA2025/9/1
ロボットが所有権を効率的に学習するため、LLMの常識で共有物と所有物を分類し、情報利得を最大化する質問を能動的に生成するフレームワークActOwLを提案した。
- 見えない指示もお任せ：対話的質問によるマルチモーダルな直示参照解決VLA2025/8/1
音源定位・意味地図・VLM・GPT-4oによる対話的質問を組み合わせ、ロボットの視野外にいるユーザーや物体への曖昧な指示を解決するフレームワークMIELを提案した。
- 日常生活における身体支援のための完全自律型サイバネティックアバターの社会的影響に関する公開評価：アバターランドでの大規模実証と調査サイバネティックアバター2025/7/1
大阪で19日間開催された公開イベント「アバターランド」で完全自律型ロボットアバターによる物体運搬タスクを実演し、来場者2,285人（うち333人が完全自律型と対話）へのアンケートから、日常生活や仕事での身体支援への関心とタスク実行の信頼性への懸念を明らかにした。
- 実環境におけるインスタンス固有の画像ゴールナビゲーション：対照学習によるドメインギャップの橋渡しナビゲーション2024/4/1
低品質なロボット観測画像と高品質なクエリ画像のドメインギャップを、対照学習とインスタンス分類器で埋め、実環境での物体探索成功率を最大3倍に改善した。
- 3Dセマンティックマップに基づくマルチビュー画像とSimSiam微調整による物体インスタンス検索物体検索/ナビゲーション2024/4/1
家庭環境の3Dセマンティックマップからマルチビュー画像を生成し、SimSiamによる自己教師あり学習でインスタンス識別モデルをオンサイトで訓練するSimViewを提案。実写スキャンのシミュレータでCLIP比1.7倍の精度を達成した。
- Active Exploration based on Information Gain by Particle Filter for Efficient Spatial Concept Formation2022/11/1
- Hierarchical Bayesian Model for the Transfer of Knowledge on Spatial Concepts based on Multimodal Information2021/3/1
- Map completion from partial observation using the global structure of multiple environmental maps2021/3/1
- Autonomous Planning Based on Spatial Concepts to Tidy Up Home Environments with Service Robots2020/2/1
- Spatial Concept-Based Navigation with Human Speech Instructions via Probabilistic Inference on Bayesian Generative Model2020/2/1
- Improved and Scalable Online Learning of Spatial Concepts and Language Models with Mapping2018/3/1
- Online Spatial Concept and Lexical Acquisition with Simultaneous Localization and Mapping2017/4/1
- Bayesian Body Schema Estimation using Tactile Information obtained through Coordinated Random Movements2016/12/1