Trevor McInroe

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

• ロボ触覚オリンピアード2.0：触覚ベース強化学習の標準化ベンチマーク
  触覚/強化学習/ベンチマーク2026/5/1

  触覚ベースの強化学習を標準化するため、4種類のロボット形態で「盲目的」操作を評価するGPU並列ベンチマークを提案し、既存手法より10倍高速な性能を達成した。

• 触覚強化学習によるロボット制御の強化
  触覚2025/10/1

  自己教師あり学習で触覚観測を活用し、疎なバイナリ接触信号が巧みな操作に重要であることを示し、ボールバウンドや太極球回しで超人級の器用さを達成した。

• Assistax: 支援ロボティクス向けマルチエージェント・ハードウェア加速強化学習ベンチマーク
  マルチエージェント強化学習2025/7/1

  JAXとMuJoCo-MJX上でGPU加速された支援ロボティクスタスク群を提供し、人間役のヒューマノイドエージェントとロボットをマルチエージェント強化学習で共訓練できるベンチマークを構築した。

• LLM-Personalize: 強化学習自己訓練による家事ロボット向けLLMプランナーの個人適応
  VLA2024/4/1

  模倣学習と反復自己訓練を組み合わせて、家庭用ロボットのLLMプランナーを個々のユーザー選好に合わせて最適化するフレームワークを提案し、家事片付けベンチマークで成功率を30%以上向上させた。