Ortrun Hellig

収録論文 3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

• Open-H-Embodiment：医療ロボティクスにおける基盤モデルを可能にする大規模データセット
  医療ロボティクス/データセット/基盤モデル2026/4/1

  医療ロボットの自律化を妨げるデータ不足を解決するため、複数のロボットプラットフォームにわたる大規模な医療ロボットビデオと運動学データセットを公開し、基盤モデルの開発を実証した。

• LAR-MoE: ロボット模倣学習における潜在整列ルーティングによるMixture of Experts
  模倣学習2026/3/1

  模倣学習で異なる動作モードを扱うため、教師なしスキル発見とポリシー学習を分離し、潜在空間の構造に基づいてエキスパートをルーティングするLAR-MoEを提案。LIBEROで95.2%の成功率を達成し、手術タスクでも教師なしで同等性能を示した。

• 手術把持・牽引のための教師ありMixture-of-Experts
  手術ロボティクス2026/1/1

  ステレオ内視鏡画像と150件未満のデモのみで、位相構造を持つ手術操作を学習する教師ありMoEアーキテクチャを提案し、腸管把持・牽引タスクで汎用VLAを上回る性能と分布外頑健性を示した。