Alper Ahmetoglu
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ツール使用マニピュレーションシンボル発見スキル転移記号創発/計画
※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
- 反実仮想推論による創造的ロボットツール使用ツール使用2026/5/1
因果推論フレームワークを用いて、ロボットがツールの本来の目的を超えた創造的な使い方を実現する。シミュレーション実験で因果関係を発見し、VLMによる特徴提案と反実仮想的なツール生成を組み合わせて、未知の物体を分類しスキルを転移する。
- 予測可能性に基づく好奇心誘導型行動シンボル発見マニピュレーション2025/5/1
好奇心に基づく探索で効果的な行動パラメータを選び、知覚シンボルと行動プリミティブを自律的に発見してマニピュレーション計画を生成する手法を提案。
- 物体・関係述語を自律発見する記号マニピュレーション計画マニピュレーション2024/1/1
ロボットが環境探索から物体と関係の記号を獲得し、PDDLに変換して任意個の物体を含む長期的な操作計画を立案するシステムを提案した。
- 大規模言語モデルによる発達的足場かけマニピュレーション2023/9/1
物体操作ロボットの行動選択をLLM（GPT-3.5）が自然言語で導くことで、ランダム探索より速く新しい構造を発見できるか検証した研究。
- 記号的注意層による予測的な関係物体シンボルの発見シンボル発見2023/9/1
卓上環境でロボットアームが物体と相互作用し、物体とその関係を表すシンボルを自己教師ありで発見する深層学習アーキテクチャを提案。関係シンボルを用いた効果予測で既存手法を上回る。
- 注意機構付き深層効果予測器を用いたマニピュレーションのためのマルチオブジェクト記号学習マニピュレーション2022/8/1
自己注意型の予測エンコーダ・デコーダネットワークにより、ロボットが多様な数の物体との相互作用を通じて記号を自己探索的に獲得し、その記号を用いた推論と計画を可能にする手法を提案した。
- スキル転移におけるリソース節約と高速学習のための高次特徴表現スキル転移2021/6/1
深層ネットワークの隠れ層信号にPCAやSFAを適用し、圧縮された特徴表現を用いることで、設計者のバイアスやリソース浪費を避けつつスキル転移の性能を向上させる手法を比較検証した。
- DeepSym: 教師なし連続ロボット相互作用からの深層記号生成とルール学習による計画記号創発/計画2020/12/1
ロボットが物体と相互作用した経験から、二値ボトルネック付きエンコーダ・デコーダで物体や効果の離散カテゴリを獲得し、決定木で確率的ルールに変換してPPDDLで計画に利用する手法を提案した。
