論文の概要: VR-DAgger: Immersive VR for Dexterous Data Collection and Uncertainty-Guided On-Policy Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27114v1
• Date: Tue, 26 May 2026 14:52:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:42.276085
• Title: VR-DAgger: Immersive VR for Dexterous Data Collection and Uncertainty-Guided On-Policy Correction
• Title（参考訳）: VR-DAgger:不確実なデータ収集と不確実なオンライン補正のための没入型VR
• Authors: René Zurbrügg, Tifanny Portela, Arjun Bhardwaj, Aravind Elanjimattathil Vijayan, Maximum Wilder-Smith, Marco Hutter,
• Abstract要約: デモから学ぶことはロボット操作に有効だが、十分なタスク固有のデータを集めることは大きなボトルネックである。 分散シフトの下では、小さなエラーが複雑になり、パフォーマンスが低下し、専門家の時間が冗長で低い値の修正に費やされることが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.847492700915662
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning from demonstrations is effective for robotic manipulation, but collecting sufficient task-specific data remains a major bottleneck. Under distribution shift, small errors compound, performance degrades, and expert time is often spent on redundant, low-value corrections instead of the few critical failure cases.
• Abstract（参考訳）: デモから学ぶことはロボット操作に有効だが、十分なタスク固有のデータを集めることは大きなボトルネックである。 分散シフトの下では、小さなエラーが複雑になり、パフォーマンスが低下し、専門家の時間は、少数の重大な障害ケースではなく、冗長で低い値の修正に費やされることが多い。

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