Abhinav Kumar
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLAマニピュレーション
※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
- トポロジー情報を活用した視覚プロンプティングによる視覚言語行動ポリシーVLA2026/9/20
複雑な障害物形状を持つ操作タスクにおいて、トポロジー署名を用いてVLAポリシーを誘導する視覚プロンプティングフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- PLUME: 多指操作のための確率的潜在統合世界モデリングとパラメータ推定マニピュレーション2026/6/1
多指ロボットの操作タスクにおいて、物理パラメータの不確実性に対処するため、パラメータの信念とダイナミクスを同時に学習する世界モデルを提案し、シミュレーションから実機へのゼロショット転送を実現した。
- マルチフィンガーマニピュレーションにおける復旧のための軌道最適化問題の拡散マニピュレーション2025/10/1
拡散モデルを用いて接触の多いタスクの異常状態を検出し、軌道最適化で復旧軌道を計画するフレームワークを提案。オンライン実行を高速化する拡散蒸留法も導入し、ドライバー回しタスクで96%の性能向上を達成。
- CADRE: 暗黙的接触記述子とタスク適応型回復アフォーダンスによる動的キャッチングマニピュレーション2025/10/1
落下中の物体を把持範囲内でキャッチし、元の操作タスクに戻れるよう回復させる強化学習フレームワークCADREを提案。接触特徴を暗黙的に抽出し、未見物体にもゼロショットで汎化できる。
- AVO: 多指マニピュレーションにおける接触モード切替のための償却価値最適化マニピュレーション2025/10/1
学習した価値関数を軌道最適化のコストに組み込み、接触モード切替を伴う多指操作を効率的に計画する手法を提案し、ネジ回しタスクで計算量を半減しつつ性能を向上させた。
- データセット洗練によるロボットマニピュレーションのためのガウス過程陰関数曲面の制約マニピュレーション2024/10/1
視覚と状態追跡から接触データを推定し、ガウス過程陰関数曲面で障害物をモデル化してMPCで回避する手法を提案。実世界のケーブル操作で10/10成功。
- 拡散モデルに基づく確率的接触探索による多指マニピュレーションマニピュレーション2024/10/1
拡散モデルで接触モード列を生成しA*探索と粒子フィルタで不確実性を考慮して多指操作の接触計画を行う手法を提案し、実機ネジ回しタスクなどで有効性を示した。
- RL-based Variable Horizon Model Predictive Control of Multi-Robot Systems using Versatile On-Demand Collision Avoidance2023/8/1
- One-shot Imitation Learning via Interaction Warping2023/6/1