Kunimatsu Hashimoto

収録論文 4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

• マルチタスク巧みな操作のための大規模行動モデルの慎重な検証
  マニピュレーション2025/7/1

  大規模行動モデル（LBM）をシミュレーションと実世界で厳密に評価し、マルチタスク事前学習が単一タスクより成功率・堅牢性・データ効率を高めることを統計的に示した。

• CodeDiffuser: VLM生成コードによる曖昧な指示に対応する注意強化拡散ポリシー
  VLA2025/6/1

  VLMが自然言語指示を解釈してタスク固有のコードを生成し、そのコードから3D注意マップを作って拡散ポリシーを誘導することで、曖昧な指示下のロボットマニピュレーションを実現するフレームワーク。

• 経験科学としてのロボット学習：政策評価のためのベストプラクティス
  マニピュレーション2024/9/1

  ロボット学習の物理実験における評価が成功率のみに偏っている現状を指摘し、実験条件の明示、複数指標の評価、統計解析、失敗モードの定性的記述といったベストプラクティスを提案し、マニピュレーションタスクで実証した。

• Soft-bubble: A highly compliant dense geometry tactile sensor for robot manipulation
  2019/4/1