Ajay Mandlekar
収録論文 50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
- ASPIRE: ロボットのためのエージェント的スキル発見スキル発見/継続学習2026/7/1
ロボット制御プログラムを自律的に作成・改善し、再利用可能なスキルライブラリを構築する継続学習システムASPIREを提案。シミュレーションと実世界で高い性能とゼロショット汎化を示した。
- SimFoundry: ポリシー学習と評価のためのモジュール式自動シーン生成sim2real2026/6/1
実世界のビデオからシミュレーション用のシーンを自動生成し、多様なバリエーションを作成してロボットポリシーの訓練と評価を行うシステムを提案。シミュレーションでの評価が実世界性能を強く予測し、訓練時のバリエーション追加が成功率を向上させることを示した。
- GRAFT: グラフベースのアフォーダンス転移と部品対応付けマニピュレーション2026/6/1
物体を部品ベースのグラフで表現し、幾何学的類似性に基づいてデモンストレーションから未見物体への操作転移を行う、ゼロショット操作転移手法を提案した。
- Human2Any: 制約を考慮した構成的プランニングによる人間からロボットへの転移操作学習/転移学習2026/6/1
人間の動画から物体間の相互作用の事前知識を学習し、ロボットの制約を考慮したプランニングと組み合わせることで、実ロボットのデモデータなしに多様なロボットへ操作スキルを転移するフレームワークを提案。
- HumanoidMimicGen: 全身計画による移動操作のためのデータ生成データ生成/移動操作2026/5/1
ヒューマノイドの移動と操作を模倣学習で訓練するためのデータを自動生成する手法を提案。少数の実演から全身スキルを適応させ、多様なシーンで安定したデータを生成し、実データのみで訓練した場合より20%性能が向上した。
- COBALT: スマートフォンを用いたクラウドベース遠隔操作によるロボット学習のクラウドソーシング遠隔操作/データ収集2026/5/1
スマートフォンなどの一般的なデバイスを用いて、複数ユーザーが同時に遠隔操作でロボットのデモデータを収集できるプラットフォームを提案し、模倣学習のための大規模データ収集を低コストで実現した。
- SoftMimicGen: 変形物体操作のためのスケーラブルなロボット学習データ生成システムデータ生成/変形物体操作2026/3/1
変形物体操作タスク向けに、高忠実度シミュレーション環境と自動データ生成パイプラインを構築し、生成データで高性能なポリシーを学習できることを示した論文。
- Point Bridge: クロスドメイン方策学習のための3D表現sim2real2026/1/1
VLMで抽出した点群表現とTransformer方策を用い、合成データのみで実世界マニピュレーションのゼロショットsim-to-real転移を実現するフレームワーク。
- ReinforceGen：自動データ生成と強化学習によるハイブリッドスキルポリシーマニピュレーション2025/12/1
タスクを局所的なスキルに分解し、10件の人間デモから模倣学習で初期方策を構築した後、強化学習で微調整する長期的マニピュレーション手法を提案。
- Isaac Lab：マルチモーダルロボット学習のためのGPU加速シミュレーションフレームワークsim2real2025/11/1
GPU並列物理演算とフォトリアル描画を統合し、強化学習・模倣学習を大規模に実行できるロボット学習用シミュレーションプラットフォームを提案。
- シミュレーションと実機のポリシー共同学習のための汎化可能なドメイン適応sim2real2025/9/1
シミュレーションと少数の実機デモを組み合わせ、最適輸送に基づく損失でドメイン不変な特徴空間を学習し、実機でのマニピュレーション成功率を最大30%向上させる手法を提案。
- TeleopLab：遠隔実験室向けのアクセシブルで直感的なロボットマニピュレータ遠隔操作遠隔操作2025/9/1
スマートフォンからロボットアームと実験器具を操作できる遠隔実験システムを開発し、ユーザー研究で作業時間の短縮と高いユーザビリティを確認した。
- Grasp-MPC：価値関数誘導型モデル予測制御による閉ループ視覚把持マニピュレーション2025/9/1
大規模合成データで学習した価値関数をモデル予測制御に組み込み、散らかった環境でも未知物体を反応的に把持できる閉ループ6自由度視覚把持ポリシーを提案した。
- ロボットマニピュレーションのための大規模データセット学習で重要な要素は何かマニピュレーション2025/6/1
大規模ロボットデータセットの構成を体系的に研究し、多様性の強調点と既存データからの効果的なデモンストレーション検索方法を明らかにした。
- DexMachina：両手巧みな操作のための機能的リターゲティングマニピュレーション2025/5/1
人間の両手による物体操作のデモンストレーションから、関節物体を長期的に操作する巧みなロボットハンドのポリシーを学習する手法を提案。仮想物体コントローラを徐々に弱めるカリキュラム学習により、人間とロボットの身体性ギャップを克服する。
- DreamGen：動画世界モデルでロボット学習の汎化を解き放つVLA2025/5/1
画像から動画を生成するモデルでロボットの疑似行動データを作り、1つのテレオペデータから多様な行動・環境への汎化を実現する4段階パイプラインを提案。
- 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。
- GR00T N1: 汎用人型ロボットのためのオープン基盤モデルVLA2025/3/1
視覚言語モジュールと拡散トランスフォーマを組み合わせた二重システム構成のVLA基盤モデルを提案し、実機・人間動画・合成データで学習して人型ロボットの両手マニピュレーションを実現した。
- ワンステップ拡散方策：拡散蒸留による高速視覚運動方策VLA2024/10/1
事前学習済み拡散方策を蒸留して1ステップで行動を生成する手法を提案し、推論速度を1.5Hzから62Hzへと大幅に高速化した。
- AHA: ロボットマニピュレーションの失敗を検出・推論する視覚言語モデルVLA2024/10/1
ロボット操作の失敗を自然言語で検出・説明するオープンソースVLM「AHA」を提案し、シミュレーションで生成した大規模失敗データセットで学習させ、実世界や未見タスクへの汎化性能を示した。
- DexMimicGen：両腕巧みな操作のための模倣学習による自動データ生成マニピュレーション2024/10/1
少数の人間デモからヒューマノイドロボットの両腕巧みな操作の軌道を自動生成するシステムを提案し、60のデモから21Kのデモを生成して実機タスクに展開した。
- 動画からの潜在行動事前学習VLA2024/10/1
ロボットの行動ラベルなしでインターネット規模の動画からVLAモデルを事前学習する手法を提案し、実世界のマニピュレーションタスクで既存手法を上回る性能を示した。
- SkillMimicGen: スキル学習と展開を効率化する自動デモ生成模倣学習2024/10/1
少数の人間デモをスキルに分割・適応・連結して大量のデモを自動生成し、ハイブリッドスキルポリシーで長期的タスクの模倣学習と実機転移を実現する。
- SPIRE: 長期的操作のための計画・模倣・強化学習の相乗的統合マニピュレーション2024/10/1
タスク・動作計画でタスクを分解し、模倣学習と強化学習を組み合わせて長期的なロボット操作を効率的に学習する手法を提案。
- ロボティクスにおける深層生成モデル：マルチモーダル実演からの学習に関するサーベイ模倣学習2024/8/1
ロボットの実演学習に深層生成モデル（拡散モデルやGANなど）を活用する近年の研究を、モデル種別・応用・分布外汎化の観点から統一的に整理したサーベイ。
- 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。
- IntervenGen: ロバストでデータ効率の良いロボット模倣学習のための介入データ生成模倣学習2024/5/1
少数の人間による修正介入から、状態空間を広くカバーする大量の介入データを自動生成し、模倣学習ポリシーの分布シフトへのロバスト性を最大39倍向上させる手法を提案。
- Signatures Meet Dynamic Programming: Generalizing Bellman Equations for Trajectory Following2023/12/1
- NOD-TAMP: Generalizable Long-Horizon Planning with Neural Object Descriptors2023/11/1
- MimicGen: A Data Generation System for Scalable Robot Learning using Human Demonstrations2023/10/1
- Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models2023/10/1
- Human-in-the-Loop Task and Motion Planning for Imitation Learning2023/10/1
- Imitating Task and Motion Planning with Visuomotor Transformers2023/5/1
- Orbit: A Unified Simulation Framework for Interactive Robot Learning Environments2023/1/1
- Active Task Randomization: Learning Robust Skills via Unsupervised Generation of Diverse and Feasible Tasks2022/11/1
- Learning and Retrieval from Prior Data for Skill-based Imitation Learning2022/10/1
- MoCoDA: Model-based Counterfactual Data Augmentation2022/10/1
- Error-Aware Imitation Learning from Teleoperation Data for Mobile Manipulation2021/12/1
- What Matters in Learning from Offline Human Demonstrations for Robot Manipulation2021/8/1
- Learning Latent Actions to Control Assistive Robots2021/7/1
- Generalization Through Hand-Eye Coordination: An Action Space for Learning Spatially-Invariant Visuomotor Control2021/3/1
- Learning Multi-Arm Manipulation Through Collaborative Teleoperation2020/12/1
- Human-in-the-Loop Imitation Learning using Remote Teleoperation2020/12/1
- Deep Affordance Foresight: Planning Through What Can Be Done in the Future2020/11/1
- robosuite: A Modular Simulation Framework and Benchmark for Robot Learning2020/9/1
- Learning to Generalize Across Long-Horizon Tasks from Human Demonstrations2020/3/1
- Scaling Robot Supervision to Hundreds of Hours with RoboTurk: Robotic Manipulation Dataset through Human Reasoning and Dexterity2019/11/1
- IRIS: Implicit Reinforcement without Interaction at Scale for Learning Control from Offline Robot Manipulation Data2019/11/1
- Controlling Assistive Robots with Learned Latent Actions2019/9/1
- RoboTurk: A Crowdsourcing Platform for Robotic Skill Learning through Imitation2018/11/1