Philipp Schmitt

University of Freiburg

収録論文 4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

• Wrench-ACT: 直接的な力制御による接触の多い動作のためのロボットポリシー強化
  マニピュレーション2026/9/29

  接触の多いマニピュレーションタスクにおいて、力（レンチ）を唯一の行動出力として予測する模倣学習ポリシーを提案し、位置ベースのベースラインを上回る性能を示した。

• 待ち時間に学習する：推論遅延下での汎用ロボットポリシーのRLファインチューニング
  RL/遅延対応2026/8/24

  推論遅延がRLのマルコフ性を壊す問題に対し、非同期推論と状態拡張で遅延を隠蔽しつつRL改善を可能にするフレームワークARLIを提案。シミュレーションと実機で有効性を実証した。

• 工場フロアでのVLAパイプライン展開事例研究：産業用包装タスクにおけるワークフロー、失敗、教訓
  VLA/展開2026/5/1

  産業用包装タスクで事前学習済みVLAポリシーを工場現場に適応させる実践的な取り組みを報告し、反復的な微調整と展開駆動の改善を通じて得られた失敗モードと教訓をまとめた。

• 時間離散・時間連続の速度フィードフォワードによる視覚言語行動モデルの動的追従の実現
  VLA/制御2026/3/1

  視覚言語行動モデルに速度フィードフォワード項を統合する2つの手法を提案し、接触を伴うタスクでの追従性能と成功率を改善した。