Florian Walter
収録論文 14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
- TACTIC: 接触の多いロボットマニピュレーション政策のための触覚エンコーダと条件付けの理解触覚2026/9/25
視覚ベース触覚センサを用いた接触の多いマニピュレーションタスクにおいて、様々な触覚エンコーダと融合戦略を実世界で2000回以上評価し、最適な設計はタスクに強く依存することを示した研究。
- Norm2Tex: 視触覚シミュレーションをテクスチャで拡張触覚2026/9/21
ノーマルマップから高周波の表面詳細を視覚ベース触覚シミュレータに組み込み、シミュレーションと実世界の触覚データのギャップを埋めるプラグイン手法を提案。
- DuoBench: シミュレーションと実世界における両腕操作の再現可能なベンチマーク両腕操作/ベンチマーク2026/6/1
両腕ロボット操作のためのベンチマークフレームワークDuoBenchを提案し、シミュレーションと実世界で11タスクを実装して、既存の両腕模倣学習やVLAポリシーの性能を評価した。
- FlowTouch: 視点不変な視覚-触覚予測触覚2026/3/1
物体の局所3Dメッシュを用いて、カメラ画像から触覚画像を予測する視点不変なモデルを提案し、シミュレーションから実環境への一般化と把持安定性予測への応用を示した。
- DINOへの報酬付与：視覚基盤モデルによる密な報酬の予測ロボット操作/報酬学習2026/3/1
ロボット操作タスクにおいて、カメラ画像から言語条件付きの密な報酬関数を学習する手法「Rewarding DINO」を提案。デモ軌跡ではなくタスクの意味を学習し、シミュレーションと実世界の両方で汎化性能を示した。
- VLAgents: VLA推論を効率化するポリシーサーバVLA2026/1/1
VLAモデルの推論を統一プロトコルで抽象化し、共有メモリと圧縮ストリーミングで通信を最適化するモジュラーポリシーサーバを提案。
- Robot Control Stack：大規模ロボット学習のための軽量エコシステムVLA2025/9/1
VLAや強化学習ポリシーの学習・実機実験を支援する、シミュレーションと実機を統一インターフェースで扱う軽量なロボット制御フレームワークを提案し、OctoやOpenVLAなどの性能を評価した。
- ロボットのための拡張現実（ARRO）：視覚運動ポリシーの視覚的ロバスト性を目指して視覚運動ポリシー/ロバスト性/拡張現実2025/5/1
ARROは、ゼロショットのオープンボキャブラリセグメンテーションと物体検出を用いて、追加学習なしでリアルタイムにタスク無関係領域をマスクし、仮想ガイドを重ねることで、視覚運動ポリシーのシーン変化に対するロバスト性を向上させる手法である。
- 洗練されたポリシー蒸留：VLA汎用モデルからRLエキスパートへVLA2025/3/1
VLAモデルを教師として強化学習で蒸留し、マニピュレーションタスクにおいてVLAを上回る高性能なエキスパートポリシーを効率的に学習する手法を提案。
- LLM-Pack: 大規模言語モデルによる直感的な詰め込みマニピュレーション2025/3/1
言語・視覚基盤モデルを活用し、食料品を人間のように順序立てて詰め込む手法を提案。追加学習なしで新規商品に対応できる。
- VLM-Vac: VLM知識蒸留と言語誘導経験再生によるスマート掃除機の高度化VLA2024/9/1
視覚言語モデル(VLM)の知識を小型モデルに蒸留し、言語誘導型経験再生で継続学習することで、ロボット掃除機が多様な背景でも物体を回避・吸引できるようにした研究。
- 自動運転のためのマルチエージェント強化学習：サーベイマルチエージェント強化学習2024/8/1
自動運転と高度交通システムにおけるマルチエージェント強化学習の研究を、シミュレータの評価指標や環境モデリング、アルゴリズム設計の観点から整理したサーベイ論文。
- Lan-grasp: Using Large Language Models for Semantic Object Grasping and Placement2023/10/1
- Task-Independent Spiking Central Pattern Generator: A Learning-Based Approach2020/3/1