Alois Christian Knoll
収録論文 9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
- ForceDelta-VLA: 接触の多いマニピュレーションのための力条件付き行動補正の蒸留VLA2026/9/16
力覚対応VLAポリシーを、参照行動と力補正に分解して蒸留するフレームワークを提案し、接触の多いタスクで成功率を54.4%から82.2%に向上させた。
- フローからワンステップへ：暗黙的最大尤度推定に基づく分布蒸留によるリアルタイムマルチモーダル軌道ポリシーVLA2026/3/1
条件付きフローマッチングの専門家を暗黙的最大尤度推定で単一ステップの生徒モデルに蒸留し、多様な動作モードを保ちながらリアルタイムな閉ループ制御を可能にした。
- 都市交差点における車線遵守軌道予測のためのデジタルツイン損失軌道予測2026/3/1
V2X環境の交差点で、デジタルツインから得た制約を損失関数に組み込み、車両とインフラの協調認識を用いた軌道予測モデルを提案。標準MSE損失に加え、衝突回避や交通規則違反を罰する新規のツイン損失を導入し、安全性を向上させた。
- 車両を超えて：GPS困難な都市環境における点群融合による協調自己位置推定協調自己位置推定2026/2/1
GPSが不安定な都市部で、車車間・路車間通信とLiDAR・ステレオカメラの点群を融合し、SLAMベースの協調自己位置推定を行う手法を提案した。
- OmniDexVLG：視覚言語モデルが導く把持意味論・分類・機能的アフォーダンスからの器用な把持生成学習マニピュレーション2025/12/1
言語と視覚の指示に基づき、把持分類・接触意味論・機能的アフォーダンスを統合的に扱う器用な把持生成フレームワークを提案。大規模データ生成パイプラインとマルチモーダル推論モジュールを組み合わせ、意味的に制御可能な把持を実現する。
- M4Diffuser: 多視点拡散ポリシーと可操作度を考慮した制御による堅牢な移動マニピュレーション移動マニピュレーション2025/9/1
多視点の拡散ポリシーで目標を生成し、可操作度を考慮したQP制御器で移動ロボットの全身協調動作を実現する手法を提案。シミュレーションと実機で成功率向上と衝突低減を達成。
- FunCanon: 機能的な物体正規化による姿勢認識型行動プリミティブの学習と汎用ロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/9/1
長期的なマニピュレーションタスクを行為者・動作・対象からなる行動チャンクに分解し、大規模視覚言語モデルのアフォーダンス手がかりで物体を共通の機能座標系に正規化することで、カテゴリレベルで汎化し再利用可能な拡散ポリシーを学習する枠組みを提案。
- DORA: 物体アフォーダンス誘導による器用なロボットマニピュレーションのための強化学習マニピュレーション2025/5/1
物体のアフォーダンスマップを活用し、把持姿勢の候補生成と投票型分類で意味的に妥当な制約を与えることで、多指ハンドの強化学習を効率化しタスク成功率を平均15.4%向上させた。
- Sim-to-Real Transfer of Robotic Assembly with Visual Inputs Using CycleGAN and Force Control2022/8/1