Alexandre Chapin
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
模倣学習マニピュレーション
※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
- 容量ではなく構造：視覚運動模倣学習のためのオブジェクト中心表現模倣学習2026/7/1
ロボット操作の模倣学習において、オブジェクト中心のスロット表現が、従来の密な特徴表現よりも高い成功率を達成することを示した論文。
- 目的を持った流れ：潜在アクション誘導フローマッチングによるロボット操作ポリシーマニピュレーション2026/6/1
ロボット操作の行動クローニングにおいて、フローマッチングの初期分布を潜在アクションモデルで適応的に選択するLAFMを提案し、実世界とベンチマークで性能を大幅に向上させた。
- 物体中心拡散による衝突回避MPCのウォームスタートマニピュレーション2026/1/1
物体中心の潜在表現で条件付けした拡散モデルでMPCをウォームスタートし、厳しい時間制約下でも衝突回避と精密制御を両立させる手法を提案。
- STORM: ロボットマニピュレーションのためのスロットベースのタスク認識物体中心表現マニピュレーション2026/1/1
凍結した視覚基盤モデルにタスク認識スロットを追加し、物体中心表現を効率的に学習することで、マニピュレーションの制御性能と視覚変化への汎化を向上させる手法を提案。
- タスク関連特徴を際立たせる：ロボットマニピュレーションの汎化を高めるオブジェクト中心表現マニピュレーション2026/1/1
画像を物体ごとのスロット表現にまとめるSBOCRを導入し、照明・テクスチャ・妨害物の変化に対するマニピュレーション方策の汎化性能をシミュレーションと実機で比較評価した。
- 模倣学習によるロボットマニピュレーション：分類、進化、ベンチマーク、課題マニピュレーション2025/8/1
模倣学習を用いたロボットマニピュレーション研究を体系的に分類し、技術的進化やベンチマーク結果を整理して今後の課題をまとめたサーベイ論文。
- 物体中心表現はロボットマニピュレーションに有効か？マニピュレーション2025/6/1
複数物体が存在するロボット操作タスクで物体中心表現を評価し、複雑なシーンでは従来の全体表現より優れることを示した。
- オブジェクト中心表現によるロボットマニピュレーションの政策汎化の改善マニピュレーション2025/5/1
ロボットマニピュレーションにおいて、視覚入力を物体単位に分割するオブジェクト中心表現が、照明やテクスチャの変化、妨害物体がある状況でも汎化性能を向上させることを示した。