Ramana Rao Kompella
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA最適化群制御マニピュレーションマルチロボット制御
※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
- ドロップ・ザン・リカバリー：視覚言語行動モデルはどの程度冗長か？VLA2026/6/1
VLAモデルの冗長性を調べるため、トランスフォーマーブロックを除去して再学習する手法を提案し、言語バックボーンが操作タスクに冗長である一方、視覚・行動経路は重要であることを示した。
- 事前学習を超えたMuonの再考：VLAとRLVRにおけるスペクトル障害とハイパス対策最適化2026/5/19
Muonオプティマイザの一様なスペクトル白色化が、VLAやRLVRで問題を引き起こすことを示し、高域通過型のNS反復を用いたPionを提案して性能を改善した。
- 障害物環境をナビゲートする：マルチロボットシステムのためのウェイポイントベースの二段階計画群制御2026/4/1
本論文では、タスク計画と動作計画を共同最適化するハイブリッドなマルチロボット制御フレームワークを提案し、ウェイポイント表現とカリキュラム学習を用いて、障害物の多い環境でのタスク成功率を向上させた。
- VLAは限界を知っている：ロボットポリシーのための適応的実行ホライズンVLA2026/2/1
フローベースVLAモデルの実行ホライズンを自己注意重みから動的に推定するAutoHorizonを提案し、シミュレーションと実機で性能向上を実証した。
- マスク付きアクションチャンキングによるリアルタイムロボット実行マニピュレーション2026/1/1
非同期推論時のチャンク内不整合に対処するため、マスク付きアクションチャンキングで事前学習方策を補正し、遅延に頑健なリアルタイム実行を実現した。
- 衝突と到達可能性を考慮したLLMプランナーによるマルチロボット制御マルチロボット制御2025/5/1
物理制約を考慮した計画を生成するため、検証可能な報酬を用いた強化学習で小型LLMを訓練し、マルチロボット制御における衝突や到達不能問題を解決した。