Abhinav Shrivastava
収録論文 11本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
手順解析選好ベース強化学習VLAタスク計画sim2real模倣学習
※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
- VidParse: 熟練者のように自己中心的手順をオンライン解析する手順解析2026/8/27
ノイズの多い自己中心的な動画を、手と物体の相互作用に基づく特徴と手順グラフの制約を用いて、学習なしで正確な行動ステップに分割するフレームワークを提案した。
- TREND: デモンストレーションを用いたノイズに頑健な選好ベース強化学習のための三者相互学習選好ベース強化学習2025/5/1
少数の専門家デモンストレーションと三者相互学習戦略を組み合わせ、ノイズの多い選好フィードバック下でもロボットマニピュレーションタスクで高い成功率を達成する選好ベース強化学習フレームワークを提案。
- 想像・検証・実行：視覚言語モデルによる記憶誘導型エージェント探索VLA2025/5/1
視覚言語モデルでシーンを想像し物理的妥当性を検証してから行動する探索フレームワークIVEを提案し、多様な探索と下流学習の性能向上を実現した。
- VeriGraph: 実行検証可能なロボット計画のためのシーングラフタスク計画2024/11/1
シーングラフを中間表現として用い、VLMが生成した行動計画の実行可能性を検証・修正するフレームワークを提案。多様な操作タスクでベースラインを大幅に上回る成功率を達成した。
- NeRF-Aug: ニューラル放射輝度場によるロボティクス向けデータ拡張sim2real2024/11/1
NeRFを用いて学習データにない物体のフォトリアルな画像を生成し、ロボット政策の汎化性能を55.6%向上させたデータ拡張手法。
- WayEx: 単一デモンストレーションによるウェイポイント探索模倣学習2024/7/1
単一のデモンストレーションから複雑な目標条件付きロボットタスクを学習する手法を提案し、従来の強化学習より訓練時間を50%削減した。
- ARDuP: 汎用ポリシーのためのアクティブ領域動画拡散VLA2024/6/1
動画生成ベースのポリシー学習において、動きの手がかりから自動的に「アクティブ領域」を抽出し、その領域に注目して拡散モデルで計画・行動生成する手法を提案。シミュレータと実世界データで成功率を改善。
- Diverse Video Generation using a Gaussian Process Trigger2021/7/1
- No-frills Dynamic Planning using Static Planners2021/6/1
- Spatial Priming for Detecting Human-Object Interactions2020/4/1
- Tracking Emerges by Colorizing Videos2018/6/1