Tess Hellebrekers
Microsoft Research
収録論文 14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
- Rho: 効率的に適応可能なVLAモデルの基盤VLA2026/9/29
双腕マニピュレーション向けのオープンウェイトVLAモデル群「Rho」を提案し、3つの実機での少量データ適応と、15エピソード程度の修正フィードバックによるオンライン適応を実現した。
- FlowDAgger: 潜在空間における人間参加型生成ロボットポリシーの適応模倣学習/適応2026/7/1
事前学習済みの生成ロボットポリシーを、人間の介入から潜在空間で適応させる手法を提案。介入行動を逆変換してノイズに変換し、軽量な潜在ポリシーで基盤モデルを操縦することで、少数の介入から迅速にスキル獲得する。
- TactAlign: 触覚アライメントによる人間からロボットへのポリシー転送触覚2026/2/1
触覚グローブで収集した人間の触覚信号を、異なる身体を持つロボットに転送するクロスエンボディメント触覚アライメント手法を提案。ペアデータ不要で、接触の多いタスクでのポリシー転送性能を向上させる。
- BusyBox：視覚言語行動モデルのアフォーダンス汎化を評価する物理ベンチマークVLA2026/2/1
スイッチやスライダーなど6モジュールを交換・回転できる物理ベンチマークBusyBoxを提案し、強いVLAモデルでも見た目が変わるとアフォーダンス汎化が難しいことを実証した。
- OSMO: 人間からロボットへの技能転移のためのオープンソース触覚グローブ触覚2025/12/1
人間とロボットの両方が同じ触覚グローブを装着し、人間の触覚データから直接ロボット政策を学習することで、接触を伴う拭き取り作業を72%の成功率で実現した。
- 巧みなロボットハンドの触覚スキン向け自己教師あり知覚触覚2025/5/1
磁気触覚スキンを持つロボットハンド全体の触覚と運動履歴から自己教師あり学習で汎用表現を獲得し、状態推定や方策学習の性能を大幅に向上させた。
- AnySkin: ロボット触覚のためのプラグアンドプレイ皮膚センシング触覚2024/9/1
磁気式触覚センサAnySkinを提案し、接着剤不要で交換可能な設計と、学習済みマニピュレーションポリシーの個体間ゼロショット汎化を実現した。
- せん断力と垂直力を感知する触覚スキンを用いた手内平行移動の学習触覚2024/7/1
触覚スキンのセンサモデルを提案し、せん断力と垂直力を用いた強化学習方策で手内での物体操作を実現、実機実験で有効性を示した。
- 触覚を聴く：接触の多いマニピュレーションのための音声視覚事前学習マニピュレーション2024/5/1
接触マイクを触覚センサとして用い、大規模な音声視覚データで事前学習することで、ロボットマニピュレーションの性能を向上させる手法を提案。
- 連続的な系列間モデリングのための階層的状態空間モデル時系列モデリング2024/2/1
生のセンサ系列から物理量の系列を予測するため、構造化状態空間モデルを積み重ねた時間的階層モデルHiSSを提案し、6つの実世界データセットでTransformerやMamba等を上回る精度を示した。
- All the Feels: A dexterous hand with large-area tactile sensing2022/10/1
- Linear Delta Arrays for Compliant Dexterous Distributed Manipulation2022/6/1
- ReSkin: versatile, replaceable, lasting tactile skins2021/11/1
- An Untethered Brittle Star-Inspired Soft Robot for Closed-Loop Underwater Locomotion2020/3/1