Cheston Tan
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
長期的計画VLA触覚ナビゲーション強化学習6D姿勢推定
※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
- EgoVine: 実世界動画から分岐経験を構築するポストトレーニング長期的計画2026/9/30
実世界の一人称動画を実行可能な記号環境に変換し、分岐探索と結果予測を統合したポストトレーニングで長期的計画を行う小型プランナーを訓練した研究。
- SphMind: 360度カメラを用いた学習不要のVLMベース全方位空間推論フレームワークVLA2026/9/27
360度カメラの歪みや不連続性に対応するため、意味理解と幾何推論を分離し、球面調和空間グラフと推論時幾何接地でMLLMを再学習なしに全方位空間推論へ適応させる手法を提案。
- 視覚-言語-行動モデルの未来を導く10の未解決課題VLA2025/11/1
VLAモデルの発展における10の主要マイルストーンと新たな研究動向を議論し、今後の研究方向に注目を促す論文。
- FailSafe: VLAモデルの失敗推論と回復VLA2025/10/1
VLAモデルが実行中に遭遇する失敗を検出し、回復動作を生成できるようにする失敗生成・回復システムFailSafeを提案し、LLaVA-OV-7Bを微調整してロボットアームの失敗検出・回復性能を向上させた。
- RoboPack: 触覚情報を活用した動力学モデルによる高密度パッキング触覚2024/7/1
視覚と触覚を組み合わせたリカレントグラフニューラルネットワークで物体状態を推定し、モデル予測制御により非把持操作や高密度パッキングを実現する手法を提案。
- 物体目標ナビゲーションにおける能動的フィードバック要求のロバスト性ナビゲーション2023/3/1
物体目標ナビゲーションでエージェントが能動的にヘルプを要求し、視野内の目標物体の位置フィードバックを得る枠組みを提案。フィードバック有無を混ぜたカリキュラム学習により、フィードバックがない場合でも性能が向上することを示した。
- 深層モデル融合強化学習による効率的なロボットタスクの汎化強化学習2019/12/1
学習済みモデルを融合して環境適応を効率化するDeep Model Fusion強化学習と、学習効率を高める多目的誘導報酬整形を提案し、様々な環境で有効性を検証した論文。
- 相関融合による6D物体姿勢推定6D姿勢推定2019/9/1
RGBと深度のモダリティ内・間の相関をアテンション機構で捉え、効果的に融合する6D姿勢推定手法を提案し、LineMODとYCB-Videoで最先端性能を達成、実ロボット把持にも有効性を示した。
