Pietro Falco

収録論文 16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

• 合成ニューロシンボリック監視による視覚言語モデルからの構造化ロボットポリシー学習
  VLA/構造化ポリシー2026/4/1

  視覚言語モデルを用いて、視覚観察と自然言語指示から実行可能なビヘイビアツリーポリシーを自動生成するニューロシンボリック手法を提案し、合成データのみで学習したモデルが実ロボットで動作することを示した。

• 視覚遮蔽下における変形可能な線状物体の能動的視触覚クロスモーダル知覚
  触覚2026/1/1

  視覚的に隠れたケーブルをSAMと触覚センサで能動的に探索し、視覚と触覚の点群を融合して3D形状を再構成するフレームワークを提案した。

• VLMが自動生成するビヘイビアツリーと能動知覚によるReal2Sim
  sim2real2026/1/1

  VLMが自然言語指示から不足する物理パラメータを特定し、ビヘイビアツリーを自動生成して接触を伴うロボット動作で効率的に推定するReal2Simフレームワークを提案。

• 冗長ロボットのためのタスクスタック管理の学習
  マニピュレーション2025/8/1

  遺伝的プログラミングとシミュレーション評価を組み合わせ、冗長ロボットのタスク優先度や制御パラメータを含むスタック・オブ・タスク制御器全体をユーザー指定のコスト関数から自動学習するフレームワークを提案し、実機転移を実証した。

• 大規模言語モデルを用いた実世界ロボットマニピュレーションのための自律強化学習に向けて
  マニピュレーション2025/3/1

  GPT-4を使って自然言語のタスク記述から報酬関数と成功基準を自動生成し、シミュレーションで強化学習エージェントを訓練して実機ロボットに展開するパイプラインを提案した。

• ビヘイビアツリーと有限状態機械の比較
  マニピュレーション2024/5/1

  移動マニピュレーションタスクにおいて、ビヘイビアツリーと有限状態機械の反応性・モジュール性・可読性・設計を比較し、タスクが複雑になるほどBTの維持が容易であることを示した。

• A Framework for Learning Behavior Trees in Collaborative Robotic Applications
  2023/3/1
• On the programming effort required to generate Behavior Trees and Finite State Machines for robotic applications
  2022/9/1
• Learning Deep Energy Shaping Policies for Stability-Guaranteed Manipulation
  2021/3/1
• Learning Behavior Trees with Genetic Programming in Unpredictable Environments
  2020/11/1
• Learning Stable Normalizing-Flow Control for Robotic Manipulation
  2020/11/1
• Stability-Guaranteed Reinforcement Learning for Contact-rich Manipulation
  2020/4/1
• A Transfer Learning Approach to Cross-Modal Object Recognition: From Visual Observation to Robotic Haptic Exploration
  2020/1/1
• On Policy Learning Robust to Irreversible Events: An Application to Robotic In-Hand Manipulation
  2019/11/1
• A Human Action Descriptor Based on Motion Coordination
  2019/11/1
• Data-efficient Model Learning and Prediction for Contact-rich Manipulation Tasks
  2019/9/1