Reihaneh Mirjalili
University of Freiburg
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション触覚基盤モデル視覚運動ポリシー/ロバスト性/拡張現実VLA
※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。
- TACTIC: 接触の多いロボットマニピュレーション政策のための触覚エンコーダと条件付けの理解触覚2026/9/25
視覚ベース触覚センサを用いた接触の多いマニピュレーションタスクにおいて、様々な触覚エンコーダと融合戦略を実世界で2000回以上評価し、最適な設計はタスクに強く依存することを示した研究。
- 基盤モデルを活用したロボット知覚と行動の強化基盤モデル2025/10/1
基盤モデルを体系的に活用し、非構造環境での位置推定・インタラクション・マニピュレーションを改善する枠組みを提案する博士論文。
- ロボットのための拡張現実(ARRO):視覚運動ポリシーの視覚的ロバスト性を目指して視覚運動ポリシー/ロバスト性/拡張現実2025/5/1
ARROは、ゼロショットのオープンボキャブラリセグメンテーションと物体検出を用いて、追加学習なしでリアルタイムにタスク無関係領域をマスクし、仮想ガイドを重ねることで、視覚運動ポリシーのシーン変化に対するロバスト性を向上させる手法である。
- VLM-Vac: VLM知識蒸留と言語誘導経験再生によるスマート掃除機の高度化VLA2024/9/1
視覚言語モデル(VLM)の知識を小型モデルに蒸留し、言語誘導型経験再生で継続学習することで、ロボット掃除機が多様な背景でも物体を回避・吸引できるようにした研究。
- Lan-grasp: Using Large Language Models for Semantic Object Grasping and Placement2023/10/1
- FM-Loc: Using Foundation Models for Improved Vision-based Localization2023/4/1
- A Whole-Body Model Predictive Control Scheme Including External Contact Forces and CoM Height Variations2018/10/1
- Push Recovery of a Position-Controlled Humanoid Robot Based on Capture Point Feedback Control2017/10/1