Pablo Ortega-Kral
収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA軌道予測ロボット学習基盤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
- 言語フィードバックによるVLAモデル失敗の訓練不要な行動補正VLA2026/8/30
VLAモデルの実行時失敗を、再訓練なしにタスクレベルの自然言語補正で行動の大きさを調整して修正するフレームワークCorrectVLAを提案。シミュレーションと実ロボットで有効性を示し、修正可能な失敗の境界を明らかにした。
- ControlledShifts: 分布シフト下での軌道予測におけるロバスト性評価の標準化に向けて軌道予測2026/8/18
軌道予測モデルの分布シフトに対するロバスト性を標準化して評価するフレームワークとベンチマークスイートを提案し、既存データセットを系統的に再分割して複数のシフトを生成し、統一的なロバスト性スコアでモデルを評価する。
- RIO: クロスエンボディメントロボット学習のための柔軟なリアルタイムロボットI/Oロボット学習基盤2026/5/1
多様なロボットハードウェアと形態に対応した、柔軟で軽量なロボット制御・遠隔操作・データ整形・センサ設定・ポリシー展開のためのオープンソースPythonフレームワークを提案し、VLAモデルの展開と微調整を実証した。
- GRAPPA: オンラインエージェント誘導によるロボット政策の汎化と適応マニピュレーション2024/10/1
複数の役割特化型対話エージェントが協調し、基礎ロボット政策をオンラインで環境に接地させて行動分布を望ましい状態へ誘導することで、未知環境への汎化と適応を実現するフレームワークを提案。