Thomas Eiband

収録論文 4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

• MOMO: 物理・言語・グラフィカル操作を統合したロボットスキル学習と適応のためのフレームワーク
  スキル学習/適応2026/4/1

  非専門家でも直感的にロボットの動作を調整できるよう、触覚・自然言語・GUIの3つの操作手段を統合した対話型フレームワークを提案し、実機での検証を行った。

• IROSA: 自然言語による対話型ロボットスキル適応
  VLA2026/3/1

  LLMをツール選択・パラメータ化に用い、微調整なしで自然言語からロボットスキルを適応させるフレームワークを提案し、軸受リング挿入タスクで速度調整・軌道修正・障害物回避を実証した。

• タスク中心の複合現実インタフェースによる対話型ロボットプログラミング：表面仕上げへの応用
  ロボットプログラミング2025/12/1

  非専門家が複合現実上で直感的にロボットへ表面仕上げ作業を教示できる対話型プログラミング手法を提案し、作業負荷の低減と使いやすさの向上を実証した。

• Capability-based Frameworks for Industrial Robot Skills: a Survey
  2022/3/1