Takumi Kobayashi

収録論文 3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

• Bi-MoDe: 双方向制御に基づく模倣学習における修飾子条件付きデコーディングによる実行速度と接触強度の調整
  模倣学習2026/9/11

  Transformer行動デコーダの各層に制約付き潜在変数を注入し、実行速度や接触強度などの指示に従って模倣学習した動作を調整できるようにした。実機のホワイトボード拭きタスクで有効性を検証した。

• Bi-LAT: 双方向制御と言語指示を統合した模倣学習による力加減の調整
  模倣学習2025/4/1

  言語指示（「やさしく掴む」など）と双方向遠隔操作の力覚データをTransformerで統合し、ロボットが指示に応じて把持力やねじり力を調整できる模倣学習フレームワークを提案した。

• ALPHA-αとBi-ACTこそが必要なすべて：低コストシステムによる片腕・両腕ロボットマニピュレーションの模倣学習における位置・力情報/制御の重要性
  模倣学習2024/11/1

  位置と力の両方を活用する双方向制御ベースの模倣学習手法Bi-ACTと、多様な制御モードに対応した低コスト両腕ロボットハードウェアALPHA-αを提案し、力制御の重要性を示した。