Tran Nguyen Le
収録論文 17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
- ラボから店舗へのギャップを埋める：小売ヒューマノイド向けデータ効率的なポストトレーニングと経験駆動学習VLAフレームワークVLA/ヒューマノイド2026/7/1
スーパーマーケットの棚補充タスクにおいて、データ効率的なポストトレーニングと経験駆動の学習を組み合わせたVLAフレームワークを提案し、単一GPUで実世界運用可能な性能を達成した。
- FOCA: 未来指向型条件付けによるデータ効率的な視覚言語行動適応VLA2026/6/18
視覚言語行動モデルの少数ショット模倣学習における性能低下を改善するため、未来の相互作用埋め込みと目標観察を活用した未来指向型条件付けフレームワークを提案した。
- 視覚言語行動モデルのファインチューニングには、思っているより少ない層で十分であるVLA/モデル圧縮2026/6/1
大規模な視覚言語行動（VLA）モデルには層ごとの冗長性があることを発見し、学習不要の構造圧縮パイプラインを提案。冗長な層を除去してモデルを最大50%圧縮し、ファインチューニング時間を40-50%、推論時間を最大30%削減しつつ、性能はフルモデルと同等以上を達成した。
- G³VLA：視覚言語行動モデルのための幾何学的帰納バイアスVLA2026/6/1
カメラの較正情報を視覚トークンに注入する幾何学モジュールを提案し、既存のVLAモデルの性能を多様なベンチマークで向上させた。
- IA-VLA: 意味的に複雑なタスクにおける視覚言語行動モデルのための入力拡張VLA2025/9/1
大規模視覚言語モデルを前処理として使い、VLAの入力を拡張するフレームワークを提案。見た目が同じ物体を含む複雑な指示タスクで性能が向上することを示した。
- 共有自律制御におけるフィードバックからの人間の制約のオンライン学習共有自律制御2024/3/1
共有自律制御において、人間の作業負荷と不快感を軽減するため、フィードバックから人間の身体的制約をオンラインで学習し、人間の人間工学的な好みや限界に合わせて動作を適応させる支援エージェントを提案した。
- ハードウェア制約に適応した模倣学習による変形可能物体の動的マニピュレーションマニピュレーション2024/3/1
人間の動的実演をロボットの制約に合わせて変換し、準静的な微調整と組み合わせることで、しわくちゃの袋を両腕で開くタスクを1回の実演から学習するフレームワークBILBOを提案。
- 力覚計測を用いた対話型粒状材料識別触覚2024/3/1
ロボットが粒状材料に直接触れて力覚データを取得し、時間領域と周波数領域の特徴を組み合わせて11種類の材料をほぼ完璧に識別する手法を提案。
- SPONGE: Sequence Planning with Deformable-ON-Rigid Contact Prediction from Geometric Features2023/3/1
- Constrained Generative Sampling of 6-DoF Grasps2023/2/1
- A Novel Simulation-Based Quality Metric for Evaluating Grasps on 3D Deformable Objects2022/3/1
- Deformation-Aware Data-Driven Grasp Synthesis2021/9/1
- Towards synthesizing grasps for 3D deformable objects with physics-based simulation2021/7/1
- Multi-FinGAN: Generative Coarse-To-Fine Sampling of Multi-Finger Grasps2020/12/1
- Probabilistic Surface Friction Estimation Based on Visual and Haptic Measurements2020/10/1
- A Novel Design of Soft Robotic Hand with a Human-inspired Soft Palm for Dexterous Grasping2020/9/1
- Safe Grasping with a Force Controlled Soft Robotic Hand2019/9/1