Timothy Duggan

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

• 事前知識を活用する：視覚・言語ガイドによるニューロシンボリック模倣学習で実世界ロボット操作をデータ効率的に実現
  模倣学習2026/4/1

  少数のデモンストレーションから長期的な操作タスクを学習するためのニューロシンボリックフレームワークを提案し、VLMを用いてシンボリックなプランニングドメインと制御ポリシーを自動構築する。

• その価格は正しくない：ニューロシンボリック手法が構造化長期的操作タスクでVLAを上回り、エネルギー消費も大幅に低い
  マニピュレーション2026/2/1

  構造化された長期的操作タスクにおいて、PDDLベースのニューロシンボリック手法がファインチューニングされたVLAモデルより高い成功率と汎化性能を示し、訓練エネルギーも約2桁少ないことを実験的に示した。

• 到達可能性制約下における連続体ロボットの最適設計
  連続体ロボット設計2025/3/1

  到達可能性を制約として、順・逆運動学とトルク最小化を組み合わせ、分布推定アルゴリズムで連続体ロボットの最適寸法を求める手法を提案した。