TARAD: Task-Aware Robot Affordance-Centric Diffusion Policy Learned From LLM-Generated Demonstrations
タスクを意識したロボットアフォーダンス中心の拡散ポリシーを提案。ロボットのマニピュレーションタスクにおいて、アフォーダンスの概念を拡散モデルに統合することで、より適応的な行動生成を実現した。
ロボット学習・LLMによる行動計画
模倣学習、強化学習、大規模言語モデル（LLM）を活用したロボットの自律的な行動計画・動作生成に関する研究。LLMと線形計画法を組み合わせたマルチロボットタスクプランニング（LiP-LLM）、アフォーダンスに基づく拡散ポリシー（TARAD）、ヒューマノイドロコモーション（LocoGPT）など、最先端の手法を開発している。
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