Joerg Stueckler

University of Tübingen

収録論文 15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

• Co-VLA: 視覚言語行動モデルのためのコンセンサスベース連合学習
  VLA2026/9/17

  ロボットデータを分散したまま、ADMMによるコンセンサス最適化で視覚言語行動モデル(VLA)を連合学習し、集中学習と同等の性能を達成した。

• 剛体オブジェクトのための行動条件付き・オブジェクト中心ガウシアンスプラッティング世界モデルの学習
  世界モデル2026/6/1

  オブジェクト中心のガウシアン表現と時空間トランスフォーマーを用いて、剛体オブジェクトの将来の動きを行動履歴から予測する世界モデルを提案し、非把持操作のモデル予測制御で評価した。

• ISyHand: 関節式掌を持つ多指巧みなロボットハンド
  マニピュレーション2025/9/1

  低コストで組み立てが容易なオープンソースの多指ロボットハンドを開発し、関節式の掌が巧みさを向上させることを強化学習による立方体の回転操作で示した。

• 低解像度触覚センシングを備えた多指ロボットハンドの視触覚物体姿勢推定
  触覚2025/3/1

  多指ハンド内面の二値・低解像度触覚と視覚・固有感覚をファクタグラフで統合し、遮蔽や視覚ノイズ下でも把持物体の3D姿勢を高精度に推定する手法を提案した。

• 地形とロボットの特性に適応する移動ロボットナビゲーションのためのダイナミクスモデル学習
  ナビゲーション2024/9/1

  地形の摩擦やロボットのペイロード・摩耗などの変化に適応する確率的順ダイナミクスモデルTRADYNをメタ学習で構築し、モデル予測制御によるナビゲーション計画の性能向上を示した。

• 並列化可能な物理シミュレータを用いた非把持物体操作のためのインクリメンタル少数ショット適応
  マニピュレーション2024/9/1

  並列化可能な剛体物理シミュレーションを動的モデルとして用い、MPCで収集した少数のロボット-物体相互作用からモデルパラメータをサンプリング最適化することで、非把持物体操作を少数ショットで適応させる手法を提案し、物体押し出し実験で検証した。

• Online Calibration of a Single-Track Ground Vehicle Dynamics Model by Tight Fusion with Visual-Inertial Odometry
  2023/9/1
• Context-Conditional Navigation with a Learning-Based Terrain- and Robot-Aware Dynamics Model
  2023/7/1
• Black-Box vs. Gray-Box: A Case Study on Learning Table Tennis Ball Trajectory Prediction with Spin and Impacts
  2023/5/1
• Visual-Inertial and Leg Odometry Fusion for Dynamic Locomotion
  2022/10/1
• Learning Temporally Extended Skills in Continuous Domains as Symbolic Actions for Planning
  2022/7/1
• Observability Analysis of Visual-Inertial Odometry with Online Calibration of Velocity-Control Based Kinematic Motion Models
  2022/4/1
• DiffSDFSim: Differentiable Rigid-Body Dynamics With Implicit Shapes
  2021/11/1
• Explore the Context: Optimal Data Collection for Context-Conditional Dynamics Models
  2021/2/1
• Sample-efficient Cross-Entropy Method for Real-time Planning
  2020/8/1