David Fan
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ナビゲーションマニピュレーションVLA走破性推定sim2real歩行オフロードナビゲーション
※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
- オフロード環境における画像ベースのアフォーダンス予測のためのグローバル走行可能性事前知識の蒸留ナビゲーション2026/7/1
衛星画像から得た長距離の走行可能経路を教師として、第一人称視点画像から走行可能性フロンティアを予測するネットワークを学習し、長距離オフロードナビゲーションの性能を向上させた。
- 人間の動画から巧みな手と物体の相互作用を学習する世界モデルマニピュレーション2025/12/1
一人称視点の人間動画から指のキーポイントを抽出し、巧みな手の動作を予測する世界モデルDexWMを提案。補助的な手の一貫性損失により、Franka PandaとAllegroグリッパーでのゼロショット転移でDiffusion Policyを50%以上上回る。
- 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。
- RoadRunner：自律走行オフロード走行のための走破性推定学習走破性推定2024/2/1
カメラとLiDARの入力を融合し、自己教師あり学習で地形の走破性と標高マップを直接予測するフレームワークを提案し、オフロード自律走行の低遅延化を実現した。
- 多環境自律走行のための多段階ダイナミクスモデリングフレームワークsim2real2023/5/1
オフロード車両の複雑なダイナミクスを、限られた時間軸でLSTMを用いたハイブリッドモデルにより多段階予測するフレームワークを提案し、実時間で数百万の軌道予測を可能にした。
- PrePARE: 極限地形探査における機敏な失敗イベント検出のための予測的自己受容歩行2022/8/1
脚ロボットの滑りやすい地形での転倒を防ぐため、固有感覚情報から滑りイベントを最大720ms前に予測し、歩容を切り替える手法を提案。
- 幾何コストと予測コストを統合したハイブリッド模倣プランニングによるオフロード走行オフロードナビゲーション2021/11/1
学習ベースの走行可能性予測と幾何ベースの障害物コストを自己教師ありで組み合わせ、オフロード環境での計画性能を両者単独より大幅に向上させた。
