Theo Gruner

収録論文 5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

• 学習報酬を用いた大規模行動モデルのコヒーレントなオフポリシー改善
  模倣学習/逆強化学習2026/6/1

  大規模な事前学習済みロボット操作ポリシーを、逆強化学習で学習した稠密報酬を用いて微調整し、スパース報酬のRLベースラインよりも高い成功率を達成した。

• 帰納バイアスを用いた安全なロボット基盤モデルへの道
  安全・基盤モデル2025/5/1

  ロボット基盤モデルに幾何学的帰納バイアスを組み合わせ、安全層ATACOMで行動制約を課すことで、形式的な安全保証を実現する手法を提案。

• 安全なロボット基盤モデルに向けて
  安全強化学習2025/3/1

  汎用ロボット方策の行動空間を安全制約するレイヤーをATACOMの拡張により実現し、エアホッケー環境で衝突回避を実証した。

• 巧みな挿入タスクにおける視覚と触覚の相互作用の分析
  マニピュレーション2024/10/1

  ロボットの挿入タスクにおいて、視覚と触覚のフィードバックの相互作用を分析し、触覚が厳しい公差や多様な穴の向きの挿入成功率を大幅に向上させることを示した。

• 実世界における触覚を用いた挿入タスクの学習
  触覚2024/5/1

  触覚センサの読み取りから直接行動を出力する強化学習ポリシーをDreamer-v3で学習し、シミュレーションと実機のFranka Research 3で挿入タスクを実行した。