Zainab Altaweel

収録論文 6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

• 能動的知覚を備えたロボットの計画と状況対応
  タスク計画/能動的知覚2026/4/1

  ロボットの実行中に発生する予期せぬ状況を能動的に知覚し対処するためのフレームワークVAP-TAMPを提案した。視覚言語モデルとシーングラフを活用し、タスクと動作の統合計画を行う。

• 鳴き声から言葉へ：音声コミュニケーションを備えた知能ロボット盲導犬に向けて
  アシスティブ・ロボティクス2026/3/1

  視覚障害者を支援するロボット盲導犬にLLMを用いた対話システムを導入し、ナビゲーション計画や周囲の状況を言葉で説明することで、ハンドラーとの協調的意思決定を可能にする手法を開発した。人間対象の実験とシミュレーションで、異なる言語化戦略の評価とナビゲーションの効率・精度を検証した。

• PROTEA: ロボットのタスク計画と実行を安全に守る
  タスク計画/安全性2026/1/1

  LLMを審判として使う防御機構PROTEAを提案し、基盤モデルベースのロボットタスク計画に対する敵対的攻撃への耐性を評価・強化する。

• LLM-GROP: 大規模言語モデルによる視覚に基づくロボットのタスク・動作計画
  タスク・動作計画2025/11/1

  大規模言語モデルの常識知識と視覚情報を活用し、複数物体の移動を伴うモバイルマニピュレーションのタスク・動作計画を統合するフレームワークを提案。実環境とシミュレーションで成功率と効率を評価した。

• MuTRAP：ロボットタスクプランニングを攻撃するマルチトリガートロイの木馬
  VLA2025/4/1

  LLMを用いたロボットタスクプランナーに対し、少数のタスク特化パラメータでバックドアを注入し、複数のトリガーで悪意ある行動を引き起こす初のマルチトリガートロイ攻撃手法を提案。

• DKPROMPT: ドメイン知識で視覚言語モデルを誘導するオープンワールド計画手法
  VLA2024/6/1

  PDDLのドメイン知識を使って視覚言語モデルへのプロンプトを自動生成し、オープンワールドでのロボットタスク計画・実行を高精度化するフレームワークを提案した論文。