Abhinav Agarwal

Massachusetts Institute of Technology

収録論文 4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

• ロボティクスにおけるオープンループ実行の再考：リアクティブで高性能なポリシーへ
  模倣学習2026/8/16

  模倣学習で使われるオープンループ実行の利点を再検証し、長いコンテキストを持つポリシーではクローズドループの方が優れることを示した。

• 長いコンテキスト長での拡散ポリシーの訓練と評価
  模倣学習2026/6/1

  ロボット操作の模倣学習において、観察履歴の長さ（コンテキスト長）がポリシーの性能に与える影響を詳細に調査し、長いコンテキストを効率的に学習する訓練手法を提案した。

• ピクセル入力による平面押しタスクにおける拡散ポリシーのシミュレーション・実機同時学習の実証分析
  sim2real2025/3/1

  シミュレーションと実機のデータを同時に使って模倣学習をスケールさせる際の基本原則を、平面押しタスクで大規模に検証した。

• Stronger Generalization Guarantees for Robot Learning by Combining Generative Models and Real-World Data
  2021/11/1