Jan Ole von Hartz
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
両腕操作マニピュレーション模倣学習VLA遠隔操作
※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
- 片手はもう一方を見る：動的環境でのサンプル効率的な両腕操作のための動的マルチエージェント協調両腕操作2026/7/1
動的環境や両腕協調操作において、従来のマルチストリームポリシーが前提とする因果的独立性が崩れる問題を解決するため、反対側の腕を動的タスクパラメータとして扱う軽量なフレームワークDynaMACを提案し、静的デモから動的環境へのゼロショット一般化を実現した。
- MSG: サンプル効率の高いロボットマニピュレーションのためのマルチストリーム生成ポリシーマニピュレーション2025/9/1
複数の物体中心生成ポリシーを推論時に合成することで、わずか5回のデモンストレーションから高品質なポリシーを学習し、サンプル効率と汎化性能を大幅に向上させる手法を提案。
- ロボット方策学習における離散時間ガウス過程混合の不合理な有効性模倣学習2025/5/1
カメラ観測のみを用いた5件程度のデモからロボット操作方策を学習する離散時間ガウス過程混合(MiDiGap)を提案し、CPUで1分未満で学習でき、衝突信号や運動制約による推論時の誘導で障害物回避や機体間転移も実現した。
- 自然言語対話によるロボットタスクの曖昧性解消VLA2025/4/1
言語指示の曖昧さをシーンに基づいて検出・解消するAmbResVLMを提案し、実機で下流ポリシーの成功率を69.6%から97.1%に改善した。
- 追加コストゼロで実現する移動マニピュレータの全身遠隔操作遠隔操作2024/9/1
既存のジョイスティックやハンドガイドからエンドエフェクタ動作を推定し、台車移動を強化学習エージェントに任せることで、特別なハードウェアなしに移動マニピュレータの全身遠隔操作を可能にした。
- 模倣の技法：少数の実演から長期的マニピュレーションタスクを学習するマニピュレーション2024/7/1
RGB-D観察と5回の実演のみから、スキル分割とリーマン幾何GMMを用いて複雑なロボット操作タスクを高サンプル効率で学習する手法を提案。
- The Treachery of Images: Bayesian Scene Keypoints for Deep Policy Learning in Robotic Manipulation2023/5/1
- Self-Supervised Learning of Multi-Object Keypoints for Robotic Manipulation2022/5/1