Markus Knauer

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

• CLASP: 言語駆動型ロボットスキル選択とタスクパラメータ学習による合成
  模倣学習/言語指示2026/6/6

  自然言語コマンドからロボットのスキルを選択・合成するモジュール型アーキテクチャを提案。少数のデモから学習したスキルをVLMで解釈し、データ効率と直感的な指示を両立する。

• MOMO: 物理・言語・グラフィカル操作を統合したロボットスキル学習と適応のためのフレームワーク
  スキル学習/適応2026/4/1

  非専門家でも直感的にロボットの動作を調整できるよう、触覚・自然言語・GUIの3つの操作手段を統合した対話型フレームワークを提案し、実機での検証を行った。

• IROSA: 自然言語による対話型ロボットスキル適応
  VLA2026/3/1

  LLMをツール選択・パラメータ化に用い、微調整なしで自然言語からロボットスキルを適応させるフレームワークを提案し、軸受リング挿入タスクで速度調整・軌道修正・障害物回避を実証した。

• 局所軌道変調による汎化可能スキルの対話的インクリメンタル学習
  模倣学習2024/9/1

  人間の修正フィードバックから局所的な軌道変調を行い、カーネル化運動プリミティブを拡張して、実行中に新しい物体を追加したり未学習領域へスキルを拡張できる対話型模倣学習フレームワークを提案した。