Aayam Shrestha

収録論文 6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

• 3Dマスクへの視覚・言語の接地による長期的ボックス再配置
  VLA/計画2026/3/1

  RGB-D観測と自然言語指示から、3Dセグメンテーションマスクを逐次的に予測して長期的なピックアンドプレース動作を生成するRAMP-3Dを提案し、倉庫環境でのボックス再配置タスクで高い成功率を達成した。

• ヒューマノイドによるハノイの塔：スキルベース箱並べ替えのための共有全身制御の検討
  マニピュレーション2026/2/1

  ヒューマノイドが箱を並べ替える長期タスクを、再利用可能なスキルを組み合わせて実行する枠組みを検討し、共有全身コントローラとデータ集約で頑健性を高めた。

• もう行進は不要：短距離SE(2)目標へのヒューマノイド歩行学習
  歩行2025/8/1

  ヒューマノイドが短距離のSE(2)目標姿勢へ効率的に移動できるよう、星座ベースの新報酬で強化学習を行い、シミュレーションから実機へ転移した研究。

• マルチモーダル入力から物理的にリアルで操作可能な人間動作を生成する
  ヒューマノイド制御2025/2/1

  VRコントローラや部分的なキーポイントなど不完全なマルチモーダル入力から、物理的に整合した人間動作を生成するMasked Humanoid Controllerを提案。87種類のスキルを学習し、未指定部分の補完や複数動作の合成、計画フレームワークとの連携を実現した。

• 実世界ヒューマノイドのためのマルチモーダル全身制御の学習
  全身制御2024/8/1

  選択した状態変数のマスク付き目標軌道を入力とする単一の学習済み全身制御器を提案し、シミュレーションと実機Digit V3で多様な全身行動の実行を実証した。

• ヒューマノイドの安定立位・歩行のための報酬設計と評価の再検討
  歩行2024/4/1

  ヒューマノイドの立位・歩行制御のための低コストで定量的なベンチマーク手法を提案し、報酬関数を再設計して実機Digitで既存手法と比較した。