不確実性
ロボット学習のアクティブラーニング：実機データ収集を不確実性とカバレッジで最適化する
不確実性、条件付き失敗リスク、カバレッジ不足、コストを組み合わせ、次に集めるロボット実機データを選ぶ設計方法を整理します。
ロボットの能動視覚設計：認識精度と行動コストから次の視点を選ぶ方法
能動視覚のNext-Best-Viewを、下流タスクの情報価値と移動・安全コストから設計する方法を解説します。
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