Franziska Meier

収録論文 36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

• DREAMSTEER: 潜在世界モデルによるVLAポリシーの展開時誘導（微調整不要）
  VLA/世界モデル2026/7/1

  事前学習済みの視覚言語行動（VLA）ポリシーを、微調整なしで展開時に潜在世界モデルと価値モデルを用いて誘導し、分布シフト下での成功率と指示追従精度を大幅に向上させるフレームワークを提案した。

• 視触覚ワールドモデル
  触覚2026/2/1

  視覚に触覚を組み合わせて接触の物理を学習するマルチタスクワールドモデルを提案し、接触の多い操作タスクでの想像・計画性能を向上させた。

• WorldPlanner: 行動条件付き視覚世界モデルとモンテカルロ木探索・MPCによるロボット計画
  マニピュレーション2025/11/1

  数時間の非構造化プレイデータから行動条件付き視覚世界モデルを学習し、MCTSとMPCを組み合わせてロボットの長期行動計画を最適化する手法を提案。実世界の3タスクでBCベースラインを上回る性能を示した。

• V-JEPA 2: 自己教師あり動画モデルによる理解・予測・計画
  VLA2025/6/1

  大規模動画データで自己教師あり事前学習したV-JEPA 2を提案し、ロボット軌道で微調整した世界モデルにより、未知環境でのゼロショット物体操作を実現した。

• Locate 3D: 自己教師あり学習による実世界3D物体位置推定
  3D位置推定2025/4/1

  センサー点群に適用可能な自己教師あり学習手法3D-JEPAを提案し、言語指示に基づく3D物体位置推定を実現。新データセットも構築し、ロボットやARでの実世界展開を可能にした。

• 2Dと3Dの視覚言語理解を統合するUniVLG
  VLA2025/3/1

  2Dの事前学習モデルを活用し、2Dと3Dの視覚言語データで学習する統合アーキテクチャUniVLGを提案。3D視覚言語グラウンディングで最先端性能を達成した。

• Fast3R: 1000枚以上の画像を1回の順伝播で3次元再構成
  3次元再構成2025/1/1

  多数の視点画像をTransformerで並列処理し、反復的な位置合わせなしに高精度な多視点3次元再構成を実現する手法を提案。

• What do we learn from a large-scale study of pre-trained visual representations in sim and real environments?
  2023/10/1
• Where are we in the search for an Artificial Visual Cortex for Embodied Intelligence?
  2023/3/1
• Neural Constraint Satisfaction: Hierarchical Abstraction for Combinatorial Generalization in Object Rearrangement
  2023/3/1
• Cross-Domain Transfer via Semantic Skill Imitation
  2022/12/1
• Neural Grasp Distance Fields for Robot Manipulation
  2022/11/1
• Differentiable and Learnable Robot Models
  2022/2/1
• Learning Time-Invariant Reward Functions through Model-Based Inverse Reinforcement Learning
  2021/7/1
• Habitat 2.0: Training Home Assistants to Rearrange their Habitat
  2021/6/1
• Learning Navigation Skills for Legged Robots with Learned Robot Embeddings
  2020/11/1
• Multi-Modal Learning of Keypoint Predictive Models for Visual Object Manipulation
  2020/11/1
• Leveraging Forward Model Prediction Error for Learning Control
  2020/11/1
• Model-Based Inverse Reinforcement Learning from Visual Demonstrations
  2020/10/1
• Planning in Learned Latent Action Spaces for Generalizable Legged Locomotion
  2020/8/1
• Residual Learning from Demonstration: Adapting DMPs for Contact-rich Manipulation
  2020/8/1
• Supervised Learning and Reinforcement Learning of Feedback Models for Reactive Behaviors: Tactile Feedback Testbed
  2020/7/1
• Learning State-Dependent Losses for Inverse Dynamics Learning
  2020/3/1
• Encoding Physical Constraints in Differentiable Newton-Euler Algorithm
  2020/1/1
• Learning Generalizable Locomotion Skills with Hierarchical Reinforcement Learning
  2019/9/1
• Meta-Learning via Learned Loss
  2019/6/1
• Curious iLQR: Resolving Uncertainty in Model-based RL
  2019/4/1
• Using Simulation to Improve Sample-Efficiency of Bayesian Optimization for Bipedal Robots
  2018/5/1
• A New Data Source for Inverse Dynamics Learning
  2017/10/1
• Learning Sensor Feedback Models from Demonstrations via Phase-Modulated Neural Networks
  2017/10/1
• SE3-Pose-Nets: Structured Deep Dynamics Models for Visuomotor Planning and Control
  2017/10/1
• Real-time Perception meets Reactive Motion Generation
  2017/3/1
• A Probabilistic Representation for Dynamic Movement Primitives
  2016/12/1
• Learning Feedback Terms for Reactive Planning and Control
  2016/10/1
• DOOMED: Direct Online Optimization of Modeling Errors in Dynamics
  2016/8/1
• Local Gaussian Regression
  2014/2/1