Norbert Krüger
収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ロボット挿入/自己教師あり学習/分類力覚/自己教師あり学習マニピュレーション
※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
- 誤差境界を用いた二値分類の自己教師あり学習のブートストラップ：ロボット挿入タスクにおける事例研究ロボット挿入/自己教師あり学習/分類2026/7/1
ロボット挿入タスクにおいて、高速な予測モデルと高コストな検証を組み合わせ、予測の信頼度に応じて検証を省略することで、設定した誤差率を保ちながら学習を進めるデータエンジンを提案した。
- 高精度化に向けて：力ベース検証のための適応型自己教師あり学習フレームワーク力覚/自己教師あり学習2025/8/1
力覚を用いた挿入作業において、事前データに頼らず実行中に力データを逐次取り込み分類精度を自己教師ありで向上させる適応型フレームワークを提案し、人手介入なしで高精度を維持しつつ作業時間を短縮できることを実機で示した。
- BaSeNet: ピックアップタスクのための学習ベース移動マニピュレータのベース姿勢系列計画マニピュレーション2024/6/1
強化学習とグラフニューラルネットワークを用いて、移動マニピュレータが複数物体を把持するためのベース姿勢の系列を計画し、厳密解法や近似解法より大幅に短い計算時間で同等の解を得る手法を提案。
- マルチモーダル非パラメトリックな物体姿勢不確かさ下でのロボットタスク成功評価マニピュレーション2024/3/1
物体姿勢推定の誤差分布とタスク成功に許容される誤差空間を、どちらもマルチモーダルな非パラメトリック分布で表現し、動力学シミュレーションで事前計算した許容誤差空間を推定誤差空間上で積分することでタスク成功率を予測する枠組みを提案した。