Kaylee Burns

Stanford University

収録論文 6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

• SpeedTuning: 軽量強化学習によるポリシー実行の高速化
  操作/強化学習2026/8/1

  模倣学習で得た操作ポリシーの実行速度を、追加データ収集なしで強化学習により最適化し、成功率を保ちつつ2.4倍以上の高速化を実現するフレームワークを提案した。

• RoboCrowd: クラウドソーシングによるロボットデータ収集のスケーリング
  データ収集2024/11/1

  クラウドソーシングとインセンティブ設計でロボット模倣学習用の人間デモデータ収集を分散・拡張する枠組みを提案し、大学カフェでの2週間実験で200人以上から800エピソード超を収集した。

• GenCHiP: 高精度・接触リッチなマニピュレーションタスクのためのロボットポリシーコード生成
  マニピュレーション2024/4/1

  LLMによるロボットポリシーコード生成を、接触力や剛性の制約を考慮した行動空間の再パラメータ化により高精度・接触リッチなタスクへ拡張し、FMBやNISTタスクボードで成功率を大幅に改善した。

• ロバストなマニピュレーションに有効な事前学習済み視覚表現の特性
  マニピュレーション2023/12/1

  15の事前学習済み視覚モデルを比較し、マニピュレーションの分布シフトに対するロバスト性を決める要因を分析した。ViTでは創発的なセグメンテーション能力が分布外汎化の強い予測因子であることを示した。

• Offline Reinforcement Learning at Multiple Frequencies
  2022/7/1
• Implicit Kinematic Policies: Unifying Joint and Cartesian Action Spaces in End-to-End Robot Learning
  2022/3/1