Michael Stark

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

• GenCHiP: 高精度・接触リッチなマニピュレーションタスクのためのロボットポリシーコード生成
  マニピュレーション2024/4/1

  LLMによるロボットポリシーコード生成を、接触力や剛性の制約を考慮した行動空間の再パラメータ化により高精度・接触リッチなタスクへ拡張し、FMBやNISTタスクボードで成功率を大幅に改善した。

• RT-Sketch: 手描きスケッチによる目標条件付き模倣学習
  模倣学習2024/3/1

  手描きスケッチを目標指定に用いる操作ポリシーを提案し、言語や画像条件よりも曖昧さや視覚的妨害に頑健であることを示した。