Pierre Krack
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
両腕操作/ベンチマークロボット操作/報酬学習VLA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
- DuoBench: シミュレーションと実世界における両腕操作の再現可能なベンチマーク両腕操作/ベンチマーク2026/6/1
両腕ロボット操作のためのベンチマークフレームワークDuoBenchを提案し、シミュレーションと実世界で11タスクを実装して、既存の両腕模倣学習やVLAポリシーの性能を評価した。
- DINOへの報酬付与：視覚基盤モデルによる密な報酬の予測ロボット操作/報酬学習2026/3/1
ロボット操作タスクにおいて、カメラ画像から言語条件付きの密な報酬関数を学習する手法「Rewarding DINO」を提案。デモ軌跡ではなくタスクの意味を学習し、シミュレーションと実世界の両方で汎化性能を示した。
- VLAgents: VLA推論を効率化するポリシーサーバVLA2026/1/1
VLAモデルの推論を統一プロトコルで抽象化し、共有メモリと圧縮ストリーミングで通信を最適化するモジュラーポリシーサーバを提案。
- Robot Control Stack：大規模ロボット学習のための軽量エコシステムVLA2025/9/1
VLAや強化学習ポリシーの学習・実機実験を支援する、シミュレーションと実機を統一インターフェースで扱う軽量なロボット制御フレームワークを提案し、OctoやOpenVLAなどの性能を評価した。
- LLM-Pack: 大規模言語モデルによる直感的な詰め込みマニピュレーション2025/3/1
言語・視覚基盤モデルを活用し、食料品を人間のように順序立てて詰め込む手法を提案。追加学習なしで新規商品に対応できる。