Midum Oh

収録論文 1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

• FORGE-plus: 凍結LLM監督による力予算を考慮した密着組立の回復
  組立/LLM/強化学習2026/7/1

  力条件付き強化学習による密着組立において、LLMが物体ごとの力上限を設定し、力の兆候に基づいて回復動作を選択する二層フレームワークを提案。シミュレーションで破損なしの挿入成功率と回復性能を実証した。