Tyler Ingebrand

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

• MoS-VLA: ワンショットスキル適応を可能にする視覚-言語-行動モデル
  VLA2025/10/1

  ロボット操作方策を学習済み基底関数の線形結合として表現し、新しいタスクには1回の実演だけで勾配更新なしに適応できるVLAフレームワークを提案。

• 不整地環境における計画のための地形認識ダイナミクスのオンライン適応
  sim2real2025/6/1

  関数エンコーダを用いて、多様な地形上のロボットダイナミクスを表現するニューラルネットワーク基底関数を学習し、新しい地形にオンラインで迅速に適応する手法を提案。シミュレータ実験で、ベースラインより衝突が少なくナビゲーション性能が向上することを示した。

• ニューラルODEのゼロショット転移
  sim2real2024/5/1

  関数エンコーダ理論を用いてニューラルODEの基底関数空間を学習し、オンラインで勾配計算や再学習なしに未知環境へゼロショット転移できる手法を提案した。

• Fine-Tuning Language Models Using Formal Methods Feedback
  2023/10/1