Aidan Curtis

収録論文 15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

• 標識に従え：テキスト手がかりとLLMを活用した効率的なロボットナビゲーション
  ナビゲーション2026/1/1

  大規模言語モデルを活用し、看板や部屋番号などのテキスト情報から建物のパターンを推論して、目的地の位置を予測しながら効率的にナビゲーションする手法を提案した論文。

• 見ることは信じること：基盤モデルを不確実性推定器として用いた信念空間プランニング
  VLA2025/4/1

  VLMを不確実性推定に用いて記号的な信念表現を構築し、部分観測環境で戦略的な情報収集を組み込んだ信念空間プランニングを実現した研究。

• 正規化フローによるドメインランダム化でロボットスキルを学習・系列化
  sim2real2025/2/1

  正規化フローで環境のサンプリング分布を自動学習するドメインランダム化手法を提案し、6つのシミュレーションと1つの実機タスクで頑健性を検証。さらに学習した分布と特権価値関数を組み合わせ、不確実性を考慮した多段階マニピュレーション計画での分布外検出に応用した。

• ARCH: 長期的な接触を伴うロボット組立のための階層型ハイブリッド学習
  マニピュレーション2024/9/1

  パラメータ化されたスキルの低レベルライブラリと模倣学習で訓練した高レベル方策を組み合わせ、接触の多い長期的な組立作業を高精度かつデータ効率的に実現する階層型手法を提案。

• TAMPにおける運動計画のための実用的な有限サンプル境界に向けて
  TAMP2024/7/1

  TAMPでサンプリングベース運動計画を確実に解くために必要なサンプル数の上限を証明し、より厳密なサンプル数を計算する数値アルゴリズムを提案した。

• PRoC3Sを信頼せよ：LLMと制約充足による長期的ロボティクス問題の解決
  マニピュレーション2024/6/1

  LLMに連続パラメータ付きスキル列のコードを生成させ、それを連続制約充足問題として解くことで、運動学的・幾何学的・物理的制約を守りながら複雑な長期的マニピュレーションタスクを効率的に計画する手法を提案。

• 不確実性とリスクを考慮した部分観測下のタスク・動作計画
  タスク・動作計画2024/3/1

  初期状態や行動結果に不確実性がある長期的なロボット計画問題に対し、抽象タスクレベルと連続制御レベルで不確実性を推論し、情報収集や不可逆な結果の回避を可能にするTAMPURAを提案した。

• Bayes3D: fast learning and inference in structured generative models of 3D objects and scenes
  2023/12/1
• Task-Directed Exploration in Continuous POMDPs for Robotic Manipulation of Articulated Objects
  2022/12/1
• Visibility-Aware Navigation Among Movable Obstacles
  2022/12/1
• Let's Handle It: Generalizable Manipulation of Articulated Objects
  2022/2/1
• Discovering State and Action Abstractions for Generalized Task and Motion Planning
  2021/9/1
• Long-Horizon Manipulation of Unknown Objects via Task and Motion Planning with Estimated Affordances
  2021/8/1
• ThreeDWorld: A Platform for Interactive Multi-Modal Physical Simulation
  2020/7/1
• Flexible and Efficient Long-Range Planning Through Curious Exploration
  2020/4/1