Tactile Exploration上級
TacEx、触覚の不確実性を優先する探索でロボット操作を効率化
触覚フィードバックの予測不確実性に重みを置く探索フレームワークTacExを開発した。シミュレーションで報酬なし探索から物体把持を創発し、収集データがオフラインのピックアンドプレース方策学習を支え、凍結VLAモデルの後学習もサンプル効率よく改善した。本論文はarXivプレプリントである。
ロボティクスとフィジカルAIの最新論文と、それぞれが産業にもたらす意味。
触覚フィードバックの予測不確実性に重みを置く探索フレームワークTacExを開発した。シミュレーションで報酬なし探索から物体把持を創発し、収集データがオフラインのピックアンドプレース方策学習を支え、凍結VLAモデルの後学習もサンプル効率よく改善した。本論文はarXivプレプリントである。
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