Jaimyn Drake
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ベンチマークタスク計画マニピュレーション触覚クラウドロボティクスVLA
※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
- VABAR：エージェント型ロボティクスのための変動自動化ベンチマークベンチマーク2026/11/4
産業・医療・インフラ向けの6種のマニピュレーションタスクを対象に、エージェント型ロボティクスを体系的に評価するオープンなシミュレーションベンチマークVABARを提案し、33の汎用スキルと基準解を整備した。
- GaP: 変動的オートメーションタスクのためのグラフとしてのポリシーを用いたマルチエージェント自己学習ハーネスタスク計画2026/7/1
ロボットの信頼性を高めるため、エージェント型コーディングと解釈可能なロボットプログラミングを組み合わせ、タスクをグラフ構造で表現して自己学習する手法を提案した。
- 変形可能なガスケット組立の自動化マニピュレーション2024/8/1
変形するガスケットを狭い溝に位置合わせして押し込む組立作業に対し、模倣学習方策と3つの手続き的アルゴリズムを比較し、100回の実機試行で評価した。
- DROID: 大規模実環境ロボットマニピュレーションデータセットマニピュレーション2024/3/1
北米・アジア・欧州の50名が12ヶ月かけて564シーン・84タスクで収集した76k軌道・350時間のロボット操作データセットを構築し、学習ポリシーの性能と汎化性能が向上することを示した。
- 触覚・視覚・言語を統合するマルチモーダルデータセット触覚2024/2/1
44Kの視覚-触覚ペアに言語ラベルを付けたデータセットを構築し、触覚・視覚・言語を統合した生成モデルを訓練した。
- FogROS2-Config: マルチクラウドロボットアプリの遅延とコストを最適化クラウドロボティクス2023/11/1
ROS2ノードを入力として、遅延とコストのトレードオフを考慮したクラウド計算サービスを自動選択するツールキットを提案。
- Open X-Embodiment: ロボット学習データセットとRT-XモデルVLA2023/10/1
21機関・22種のロボットからなる大規模データセットを構築し、異なるロボットやタスクに適応できる汎用ロボット方策RT-Xを学習した研究。
