Aykut Onol

収録論文 4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

• ロボット政策の訓練と評価のためのインタラクティブ世界シミュレータ
  世界モデル2026/3/1

  一貫性モデルを用いて高速かつ安定なインタラクティブ世界モデルを構築し、ロボット政策の訓練と評価を可能にするフレームワークを提案。世界モデル内で収集したデータで訓練した政策が実世界データと同等の性能を示し、シミュレーションと実世界の性能に強い相関があることを実証。

• マルチタスク巧みな操作のための大規模行動モデルの慎重な検証
  マニピュレーション2025/7/1

  大規模行動モデル（LBM）をシミュレーションと実世界で厳密に評価し、マルチタスク事前学習が単一タスクより成功率・堅牢性・データ効率を高めることを統計的に示した。

• Integrating Risk in Humanoid Robot Control for Applications in the Nuclear Industry
  2018/7/1
• Using Contact to Increase Robot Performance for Glovebox D&D Tasks
  2018/7/1