Amin Abyaneh

収録論文 8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

• 形態条件付けによるハードウェア非依存の四足歩行ワールドモデルに向けて
  ワールドモデル2026/4/1

  四足歩行ロボットのワールドモデルを、ロボットの形態情報を明示的に条件付けすることで、異なるハードウェア間でゼロショット汎化可能にする手法を提案した論文。

• 視覚言語行動モデルのための触覚モダリティ融合
  VLA2026/3/1

  視覚言語行動モデルに触覚信号を軽量に統合するTacFiLMを提案し、接触を伴う挿入・引き出しタスクで成功率や力の安定性を改善した。

• 収縮拡散ポリシー：微分方程式に基づく収縮スコアサンプリングによる堅牢な行動拡散
  VLA2026/1/1

  拡散ポリシーのサンプリング過程に収縮性を導入し、ソルバーやスコアマッチングの誤差に頑健で、データ不足時にも強いオフライン学習手法を提案した。

• VOCALoco: 実行可能性とコストを考慮した適応的歩行制御
  歩行2025/10/1

  事前学習済みの歩行方策群から、地形に応じて安全性とエネルギー消費を予測し最適な方策を選択するモジュール型フレームワークを提案し、階段昇降で実機検証した。

• 効率的な外挿復帰のための収縮力学系模倣ポリシー
  模倣学習2024/12/1

  収縮力学系としてポリシーを学習し、パラメータ選択に依らずロールアウトの収束を保証することで、外挿領域での効率的な復帰を実現した。

• ウェイポイント分割と安定力学系による長期マニピュレーションタスクの一発学習
  マニピュレーション2024/10/1

  長期タスクのデモをウェイポイントで分割し、各サブゴールへ安定に導く力学系ポリシーを一度の学習で獲得する手法を提案し、実機でも検証した。

• 大域的に安定なニューラル模倣ポリシー
  模倣学習2024/3/1

  リアプノフの定理に基づく安定性保証付きの模倣学習手法SNDSを提案し、シミュレーションと実機マニピュレータで従来法の不安定性・精度・計算負荷の問題を克服できることを示した。

• Learning Lyapunov-Stable Polynomial Dynamical Systems through Imitation
  2023/10/1