Johannes Hechtl
University of Freiburg
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーションVLA/展開VLA/制御VLA
※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
- Wrench-ACT: 直接的な力制御による接触の多い動作のためのロボットポリシー強化マニピュレーション2026/9/29
接触の多いマニピュレーションタスクにおいて、力（レンチ）を唯一の行動出力として予測する模倣学習ポリシーを提案し、位置ベースのベースラインを上回る性能を示した。
- 接触を伴う操作において重要な箇所にデータと学習を集中させるマニピュレーション2026/7/1
接触を伴う精密操作タスクでは、全行程ではなく重要な接触区間のみに密なデータ収集とオフライン強化学習を適用し、単純な自由空間動作は従来のプランニングに任せる手法を提案。4つの実世界タスクで平均成功率96%を達成した。
- 工場フロアでのVLAパイプライン展開事例研究：産業用包装タスクにおけるワークフロー、失敗、教訓VLA/展開2026/5/1
産業用包装タスクで事前学習済みVLAポリシーを工場現場に適応させる実践的な取り組みを報告し、反復的な微調整と展開駆動の改善を通じて得られた失敗モードと教訓をまとめた。
- 時間離散・時間連続の速度フィードフォワードによる視覚言語行動モデルの動的追従の実現VLA/制御2026/3/1
視覚言語行動モデルに速度フィードフォワード項を統合する2つの手法を提案し、接触を伴うタスクでの追従性能と成功率を改善した。
- 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。