Daniel Dugas

収録論文 10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

• DREAMSTEER: 潜在世界モデルによるVLAポリシーの展開時誘導（微調整不要）
  VLA/世界モデル2026/7/1

  事前学習済みの視覚言語行動（VLA）ポリシーを、微調整なしで展開時に潜在世界モデルと価値モデルを用いて誘導し、分布シフト下での成功率と指示追従精度を大幅に向上させるフレームワークを提案した。

• WorldPlanner: 行動条件付き視覚世界モデルとモンテカルロ木探索・MPCによるロボット計画
  マニピュレーション2025/11/1

  数時間の非構造化プレイデータから行動条件付き視覚世界モデルを学習し、MCTSとMPCを組み合わせてロボットの長期行動計画を最適化する手法を提案。実世界の3タスクでBCベースラインを上回る性能を示した。

• V-JEPA 2: 自己教師あり動画モデルによる理解・予測・計画
  VLA2025/6/1

  大規模動画データで自己教師あり事前学習したV-JEPA 2を提案し、ロボット軌道で微調整した世界モデルにより、未知環境でのゼロショット物体操作を実現した。

• Locate 3D: 自己教師あり学習による実世界3D物体位置推定
  3D位置推定2025/4/1

  センサー点群に適用可能な自己教師あり学習手法3D-JEPAを提案し、言語指示に基づく3D物体位置推定を実現。新データセットも構築し、ロボットやARでの実世界展開を可能にした。

• NavDreams: 人混みをカメラのみで移動する強化学習ナビゲーション
  ナビゲーション2022/3/1

  単眼カメラ画像のみを入力とし、ワールドモデルを用いて人混みの中を衝突せず目的地へ移動するナビゲーション手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。

• 群衆対機械：人間群衆中のロボットナビゲーション能力を評価・比較するシミュレーションベンチマークツール
  群衆ナビゲーション2021/4/1

  人間群衆中を移動するロボットの能力を評価するためのシミュレーションベースのベンチマークツールを開発し、初期シナリオと評価指標を提案した論文。

• NavRep: 動的な人間環境におけるロボットナビゲーションの強化学習のための教師なし表現
  ナビゲーション2020/12/1

  教師なし学習を用いてロボットナビゲーションの強化学習を支援する複数のアーキテクチャを設計・比較し、実機で検証した論文。モデルや環境を公開し、再現可能な比較基盤を提供する。

• SegMap：セグメントベースの地図構築と自己位置推定
  SLAM2019/9/1

  3D点群をセグメント単位で扱い、データ駆動型の単一記述子で全局自己位置推定・密地図再構築・意味情報抽出を同時に行う地図表現手法を提案した論文。

• SegMap: データ駆動型記述子を用いた3Dセグメントマッピング
  3Dマッピング2018/4/1

  3D点群をセグメント単位で扱い、データ駆動型記述子で位置推定・地図再構成・意味情報抽出を同時に行う地図表現手法を提案した論文。

• SegMatch：3D点群のためのセグメントベースのループ閉じ込み
  SLAM/ループ閉じ込み2016/9/1

  3D点群をセグメント単位でマッチングすることで、大規模で非構造な環境でも頑健にループ閉じ込みを検出する手法を提案し、KITTIデータセットで1Hzの高精度測位とリアルタイム動作を示した。