Calder Phillips-Grafflin

収録論文 2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

• マルチタスク巧みな操作のための大規模行動モデルの慎重な検証
  マニピュレーション2025/7/1

  大規模行動モデル（LBM）をシミュレーションと実世界で厳密に評価し、マルチタスク事前学習が単一タスクより成功率・堅牢性・データ効率を高めることを統計的に示した。

• 接触を伴う操作における駆動不確実性下での計画とロバスト実行
  マニピュレーション2017/3/1

  駆動の不確実性があるロボットが環境との接触を伴う操作を確実に行えるよう、粒子ベースの不確実性モデルと接触・コンプライアンスのシミュレーションを用いたサンプリング計画で部分方策を生成し、実行中の予期せぬ挙動に適応するロバストな実行手法を提案した。