Tim Schneider
収録論文 13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
- 触覚条件付き拡散方策による力覚対応ロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/10/1
触覚センサの高次元データから力信号を推定し、把持力・姿勢・グリップ幅を同時に予測する拡散方策を提案。高力・低力・動的力適応の3タスクで既存手法を上回った。
- 触覚MNIST：能動的触覚知覚のベンチマーク触覚2025/6/1
能動的触覚知覚タスク（位置推定・分類・体積推定）のためのオープンソースベンチマークと、合成・実世界の触覚データセットを提案した論文。
- APPLE: 強化学習による汎用的な能動的知覚の実現能動的知覚2025/5/1
強化学習を用いて、触覚探索などの能動的知覚タスクを汎用的に解くフレームワークAPPLEを提案し、Tactile MNISTベンチマークで有効性を示した。
- 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。
- 視覚触覚センサによる硬さ分類のための能動サンプリングの検討触覚2025/5/1
視覚触覚センサを用いた物体の硬さ分類において、不確実性に基づく能動サンプリングがランダムサンプリングより高精度・高安定であることを示し、人間の平均精度48%を上回る88.78%を達成した。
- 模倣学習における触覚センシングの重要性：ロボットによるマッチ点火のケーススタディ触覚2025/4/1
視覚と触覚を統合したマルチモーダル模倣学習フレームワークを提案し、動的で接触の多いマッチ点火タスクにおいて触覚情報が政策性能を向上させることを示した。
- TacEx: Isaac SimにおけるGelSight触覚シミュレーション — ソフトボディと視触覚シミュレータの統合触覚2024/11/1
Isaac Simにソフトボディ接触シミュレータGIPCと視触覚シミュレータTaxim/FOTSを組み込み、GelSight Miniの触覚を高精度に再現するモジュール式シミュレーションフレームワークTacExを開発し、強化学習環境でその有効性を検証した。
- 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。
- 視触覚センシングと触覚フィードバックを統合した遠隔操作ロボットマニピュレーション遠隔操作2024/4/1
ロボットのエンドエフェクタに高解像度の視触覚センサを取り付け、低コストな触覚グローブで振動フィードバックを提示する遠隔操作システムを構築し、VRパイプラインに統合して評価した。
- 視覚ベース触覚センサによる能動的テクスチャ認識で重要な要素触覚2024/3/1
視覚ベース触覚センサを用いた布地テクスチャ認識のための能動的サンプリング戦略を検討し、データ拡張とドロップアウト率が精度に大きく影響することを示した。
- Active Exploration for Robotic Manipulation2022/10/1
- Active Inference for Robotic Manipulation2022/6/1