Abhiram Maddukuri
The University of Texas at Austin
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
4D人体動作復元ロボット学習シミュレーション/ベンチマークマニピュレーションsim2real
※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
- Ego-Exo4D人体メッシュデータセット：一人称・多視点映像からの4D人体動作復元4D人体動作復元2026/9/24
一人称視点と多視点の同期映像データセットEgo-Exo4Dに対し、密な4D人体動作復元データセットと復元パイプラインを構築・公開した。
- 生成ロボットポリシーにおけるシミュレーションと実機の共学習のメカニズム解析ロボット学習2026/4/1
シミュレーションと実機データを組み合わせた共学習が有効に機能するメカニズムを理論と実験で解析し、性能を左右する2つの効果（構造的表現アライメントと重要度再重み付け）を特定した。
- RoboCasa365：汎用ロボットの訓練とベンチマークのための大規模シミュレーションフレームワークシミュレーション/ベンチマーク2026/3/1
家庭用移動操作ロボットの大規模ベンチマークRoboCasa365を提案し、365の日常タスクと多様な環境、大量のデモデータを用いて汎用ポリシーの評価と分析を行った。
- シミュレーションと実世界の共訓練：視覚ベースロボットマニピュレーションのための簡単なレシピマニピュレーション2025/3/1
シミュレーションと実世界のデータを混合して方策を共訓練する簡単な手法を提案し、ロボットアームとヒューマノイドの多様なタスクで実世界性能を平均38%向上させた。
- RoboCasa：汎用ロボットのための日常タスク大規模シミュレーションsim2real2024/6/1
キッチン環境を中心に多様な3Dアセットと100種類のタスクを備えた大規模シミュレーションフレームワークを構築し、生成AIや自動軌道生成でデータを拡張して汎用ロボットの模倣学習を可能にした。
- DROID: 大規模実環境ロボットマニピュレーションデータセットマニピュレーション2024/3/1
北米・アジア・欧州の50名が12ヶ月かけて564シーン・84タスクで収集した76k軌道・350時間のロボット操作データセットを構築し、学習ポリシーの性能と汎化性能が向上することを示した。
- Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models2023/10/1
- robosuite: A Modular Simulation Framework and Benchmark for Robot Learning2020/9/1