Mathilde Kappel
Sorbonne University
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
sim2realマニピュレーション階層型ポリシー/拡散モデル/自己学習
※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
- チャンク型VLAマニピュレーションポリシーの学習と実機展開のためのSim-to-Real統合パイプラインsim2real2026/9/18
シミュレーションで生成した専門家軌道を実機Franka FR3でオープンループ再生して実世界データを収集し、同じ展開スタックで学習済みポリシーを評価するSim-to-Real実験プロトコルを提案・公開した。
- QDTraj：関節物体ロボット操作のための多様な軌道プリミティブの探索マニピュレーション2026/4/1
本論文では、関節物体の操作タスクにおいて、Quality-Diversityアルゴリズムを用いて多様で高性能な軌道プリミティブを自動生成する手法QDTrajを提案し、シミュレーションと実世界で検証した。
- 階層拡散ポリシーにおける共適応のためのオンライン自己学習階層型ポリシー/拡散モデル/自己学習2026/3/1
階層型拡散ポリシーにおいて、プランナーとコントローラのサブゴール分布を整合させる自己学習フレームワークORCHIDを提案し、オンラインでの安定した改善を実現した。
- QDGset: 品質多様性アルゴリズムで生成した大規模把持データセットマニピュレーション2024/10/1
品質多様性(QD)アルゴリズムを拡張し、メッシュ変換と転移学習を組み合わせることで、従来より約3.5倍の把持姿勢と4.5倍の物体を含む大規模な6DoF把持データセットを効率的に生成した。
- 品質多様性で6自由度把持サンプリングを高速化マニピュレーション2024/3/1
品質多様性アルゴリズムと事前知識を組み合わせ、シミュレーション上で多様な6自由度把持姿勢を効率的に生成し、実機への転移可能性も示した。