Alex Irpan

収録論文 16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

• ロボット憲法の生成と意味的安全性のためのベンチマーク
  安全性2025/3/1

  視覚言語モデルを搭載したロボットの意味的安全性を評価する大規模ベンチマークASIMOVを公開し、実世界データからロボット憲法を自動生成する枠組みを提案した。

• STEER: 密な言語グラウンディングによる柔軟なロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2024/11/1

  自然言語で表現された基本的な操作スキルを密なアノテーションで学習し、それらを組み合わせて未見の状況や新規タスクに適応できるロボット学習フレームワークSTEERを提案。

• AutoRT: Embodied Foundation Models for Large Scale Orchestration of Robotic Agents
  2024/1/1
• Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
  2023/10/1
• Q-Transformer: Scalable Offline Reinforcement Learning via Autoregressive Q-Functions
  2023/9/1
• RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control
  2023/7/1
• RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale
  2022/12/1
• Do As I Can, Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordances
  2022/4/1
• BC-Z: Zero-Shot Task Generalization with Robotic Imitation Learning
  2022/2/1
• AW-Opt: Learning Robotic Skills with Imitation and Reinforcement at Scale
  2021/11/1
• Actionable Models: Unsupervised Offline Reinforcement Learning of Robotic Skills
  2021/4/1
• RL-CycleGAN: Reinforcement Learning Aware Simulation-To-Real
  2020/6/1
• Off-Policy Evaluation via Off-Policy Classification
  2019/6/1
• Sim-to-Real via Sim-to-Sim: Data-efficient Robotic Grasping via Randomized-to-Canonical Adaptation Networks
  2018/12/1
• QT-Opt: Scalable Deep Reinforcement Learning for Vision-Based Robotic Manipulation
  2018/6/1
• Using Simulation and Domain Adaptation to Improve Efficiency of Deep Robotic Grasping
  2017/9/1