Tony Z. Zhao
Stanford University
収録論文 17本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
操作/強化学習
※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
- SpeedTuning: 軽量強化学習によるポリシー実行の高速化操作/強化学習2026/8/10
模倣学習で得たロボット操作ポリシーの実行速度を、追加データ収集なしで強化学習により最適化するフレームワークを提案し、成功率を保ちつつ2.4倍以上の高速化を実証した。
- SpeedTuning: 軽量強化学習によるポリシー実行の高速化操作/強化学習2026/8/10
模倣学習で得たロボット操作ポリシーの実行速度を、追加データ収集なしで強化学習により最適化するフレームワークを提案し、成功率を保ちつつ2.4倍以上の高速化を実証した。
- SpeedTuning: Speeding Up Policy Execution with Lightweight Reinforcement Learning2026/8/1
- Force-Aware Autonomous Robotic Surgery2025/1/1
- RoboCrowd: Scaling Robot Data Collection through Crowdsourcing2024/11/1
- ALOHA Unleashed: A Simple Recipe for Robot Dexterity2024/10/1
- Surgical Robot Transformer (SRT): Imitation Learning for Surgical Tasks2024/7/1
- ALOHA 2: An Enhanced Low-Cost Hardware for Bimanual Teleoperation2024/5/1
- DROID: A Large-Scale In-The-Wild Robot Manipulation Dataset2024/3/1
- Yell At Your Robot: Improving On-the-Fly from Language Corrections2024/3/1
- Mobile ALOHA: Learning Bimanual Mobile Manipulation with Low-Cost Whole-Body Teleoperation2024/1/1
- Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models2023/10/1
- Waypoint-Based Imitation Learning for Robotic Manipulation2023/7/1
- Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware2023/4/1
- Offline Meta-Reinforcement Learning for Industrial Insertion2021/10/1
- Reset-Free Reinforcement Learning via Multi-Task Learning: Learning Dexterous Manipulation Behaviors without Human Intervention2021/4/1
- MELD: Meta-Reinforcement Learning from Images via Latent State Models2020/10/1