Cornelius Weber

University of Hamburg

収録論文 23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

• MorphIK: 未知のロボットに対する形態条件付きニューラル逆運動学
  逆運動学2026/9/24

  フローマッチングとトランスフォーマーを用いて、訓練で見たことのない多様なロボットの逆運動学を高精度に解き、さらにヌル空間サンプリングも可能にする手法を提案。

• SmoLSTM: エピソード記憶を持続するコンパクトな視覚-言語-行動モデル
  VLA2026/9/19

  凍結したSmolVLMとLSTM制御層を組み合わせ、エピソード全体でリセットしない再帰状態により、遮蔽や見分けがつかない物体を含むタスクを少ないパラメータで高精度に実行するVLAモデルを提案。

• 人間とロボットの相互作用における不確実性、曖昧さ、多義性：概念化の重要性
  HRI2026/4/1

  この論文は、人間とロボットの相互作用（HRI）における不確実性、曖昧さ、多義性の概念を整理し、一貫した定義と相互関係を提案するものである。

• 説明可能な人間-ロボットインタラクションのための心の理論
  人間-ロボットインタラクション2025/12/1

  ロボットの心の理論（ToM）を説明可能AI（XAI）の一種として捉え、XAIの評価枠組みで評価することを提案し、ユーザー中心の説明の重要性を論じた論文。

• LLMを対話的教師として用いるロボットマニピュレーションの模倣学習
  マニピュレーション2025/4/1

  人間教師の代わりに大規模言語モデル（LLM）を対話的教師として活用し、ロボットマニピュレーションの模倣学習を効率化するフレームワークLLM-iTeachを提案した。

• LLM+MAP: 大規模言語モデルと計画領域定義言語を用いた両腕ロボットのタスク計画
  タスク計画2025/3/1

  LLMの推論とマルチエージェント計画を組み合わせ、両腕ロボットの長期的なタスクを効率的に分解・割り当てする計画フレームワークを提案。

• LLM駆動によるロボットスキルの自動発見フレームワーク
  スキル獲得2024/5/1

  LLMがシーン記述とロボット構成からタスクを提案し、強化学習と視覚言語モデルによる検証を通じて、ゼロから多様な基本スキルを段階的に獲得・拡張する手法を提案。

• 大規模言語モデルによる双腕ロボットの制御
  マニピュレーション2024/4/1

  LLMを使って双腕ロボットの長期的な協調作業を計画・制御するエージェントLABORを提案し、シミュレーションで成功率が向上することを示した論文。

• Accelerating Reinforcement Learning of Robotic Manipulations via Feedback from Large Language Models
  2023/11/1
• Sample-efficient Real-time Planning with Curiosity Cross-Entropy Method and Contrastive Learning
  2023/3/7
• Chat with the Environment: Interactive Multimodal Perception Using Large Language Models
  2023/3/1
• Learning Bidirectional Action-Language Translation with Limited Supervision and Incongruent Input
  2023/1/1
• Impact Makes a Sound and Sound Makes an Impact: Sound Guides Representations and Explorations
  2022/8/1
• Learning Flexible Translation between Robot Actions and Language Descriptions
  2022/7/1
• Language Model-Based Paired Variational Autoencoders for Robotic Language Learning
  2022/1/1
• Robotic Occlusion Reasoning for Efficient Object Existence Prediction
  2021/7/1
• Improving Robot Dual-System Motor Learning with Intrinsically Motivated Meta-Control and Latent-Space Experience Imagination
  2020/4/1
• EDA: Enriching Emotional Dialogue Acts using an Ensemble of Neural Annotators
  2019/12/1
• Efficient Intrinsically Motivated Robotic Grasping with Learning-Adaptive Imagination in Latent Space
  2019/10/1
• Curious Meta-Controller: Adaptive Alternation between Model-Based and Model-Free Control in Deep Reinforcement Learning
  2019/5/1
• Deep Intrinsically Motivated Continuous Actor-Critic for Efficient Robotic Visuomotor Skill Learning
  2018/10/1
• EmoRL: Continuous Acoustic Emotion Classification using Deep Reinforcement Learning
  2018/4/1
• On the Robustness of Speech Emotion Recognition for Human-Robot Interaction with Deep Neural Networks
  2018/4/1