Zachary Ravichandran
収録論文 14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
- 自然言語の曖昧なタスクにおける文脈的不確実性の能動的解決VLA2026/9/24
LLMとオンライン構築した言語埋め込みマップを組み合わせ、閉ループ環境相互作用を通じて曖昧な指示の文脈的不確実性を能動的に解消するフレームワークCLUEを提案し、実機Spotで検証した。
- オープンワールドロボットのための文脈的安全推論とグラウンディング安全制御2026/2/1
VLMで視覚から文脈依存の安全規則を推論し、環境に接地させて制御バリア関数で強制するCOREを提案。未知環境でも文脈に適した安全行動を実現する。
- 実世界の非構造環境における異種ロボット協調のための接地型生成知能異種ロボット協調2025/10/1
LLMの推論を異種ロボットチームの能力と物理世界に接地させ、自然言語で与えられた複雑なミッションをサブタスク生成・割当・オンライン修正の3段階で遂行するフレームワークSPINE-HTを提案。
- オンデバイス言語モデルによるロボット計画のための最小限の人間介入での蒸留VLA2025/6/1
クラウドに依存せずオンデバイスで動作する小型言語モデルベースのロボットプランナーを、既存のLLMプランナーから合成データを用いて蒸留するフレームワークPRISMを提案し、Llama-3.2-3Bの性能をGPT-4oの10-20%から93%以上に向上させた。
- ロボット視覚言語行動モデルへの敵対的攻撃VLA2025/6/1
視覚言語行動モデル（VLA）にLLMのジェイルブレイク攻撃を適用し、ロボットの制御権を奪取できることを示した研究。
- 未知環境における言語指定ミッションのための空陸協調システム空陸協調2025/5/1
UAVとUGVが自然言語で指定されたミッションを協調して遂行し、仕様変更にも即応するシステムを開発した。LLMベースのプランナと意味地図の機会的共有により、都市・農村でのタスク駆動ナビゲーションを実現した。
- 基盤モデル搭載の空中・地上ロボットの実環境展開：課題と機会VLA2025/5/1
LLMを活用した自律フレームワークSPINEを実環境のロボットに展開し、数キロ規模の非構造環境での大規模計画やオンボード小型言語モデルによるUAV計画を実証した。
- LLM搭載ロボットのための安全ガードレール安全・ガードレール2025/3/1
LLMを組み込んだロボットの安全性を確保するため、安全ルールを環境に接地させ時相論理制約を生成し、計画との衝突を制御合成で解消する二段階ガードレールRoboGuardを提案した。
- SPINE: 非構造環境における不完全な自然言語指示ミッションのためのオンライン意味プランニングVLA2024/10/1
大規模言語モデルを用いて、不完全な自然言語ミッション指示からサブタスクを推論し、オンラインで地図生成しながら再帰的ホライズン計画で実行するプランナを提案。2万m²超の屋外環境で既存手法の2倍以上の効率を達成。
- LLM制御ロボットのジェイルブレイクLLMロボット安全2024/10/1
LLMで制御されたロボットに対し、悪意あるプロンプトで危険な物理行動を引き出す攻撃手法RoboPAIRを提案し、自動運転・UGV・ロボット犬の3環境で高い攻撃成功率を実証した。
- セマンティクスを活用した空地協調チームによる大規模探査の課題と可能性群制御2024/5/1
空中と地上のロボットチームがセマンティクスを共通言語として使い、機会的通信に頼りながら大規模環境を探査するシステムを実証し、その課題と教訓をまとめた。
- Enabling Large-scale Heterogeneous Collaboration with Opportunistic Communications2023/9/1
- Hierarchical Representations and Explicit Memory: Learning Effective Navigation Policies on 3D Scene Graphs using Graph Neural Networks2021/8/1
- Bridging Scene Understanding and Task Execution with Flexible Simulation Environments2020/11/1