Aniruddha Kembhavi

収録論文 21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

• SAT: マルチモーダル言語モデルのための動的空間適性トレーニング
  VLA2024/12/1

  3Dシミュレータを用いて静的・動的な空間推論を含む17.5万件のQAペアと2万シーンからなるデータセットSATを構築し、マルチモーダル言語モデルの空間認識能力を訓練する手法を提案した。

• One RING：ロボット屋内ナビゲーションの汎用モデル
  ナビゲーション2024/12/1

  シミュレーションで大規模な機体形状のランダム化を行い、様々な実機ロボットに適応できる機体非依存の屋内ナビゲーション方策を学習した。

• FLaRe: 大規模強化学習ファインチューニングによる熟達した適応型ロボットポリシー
  VLA2024/9/1

  事前学習済みロボットポリシーを大規模強化学習でファインチューニングし、未見環境での長期的移動操作タスクの成功率を大幅に向上させ、新しい身体や行動への迅速な適応を実現した。

• PoliFormer：大規模オンポリシー強化学習とTransformerによる熟練ナビゲータ
  ナビゲーション2024/6/1

  RGB画像のみを用い、シミュレーションでの大規模強化学習により実世界に適応なしで汎化する屋内ナビゲーションエージェントを提案。物体目標ナビゲーションで成功率85.5%を達成。

• Promptable Behaviors: Personalizing Multi-Objective Rewards from Human Preferences
  2023/12/1
• Harmonic Mobile Manipulation
  2023/12/1
• Holodeck: Language Guided Generation of 3D Embodied AI Environments
  2023/12/1
• SPOC: Imitating Shortest Paths in Simulation Enables Effective Navigation and Manipulation in the Real World
  2023/12/1
• Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
  2023/10/1
• Objaverse: A Universe of Annotated 3D Objects
  2022/12/1
• Phone2Proc: Bringing Robust Robots Into Our Chaotic World
  2022/12/1
• What do navigation agents learn about their environment?
  2022/6/1
• ProcTHOR: Large-Scale Embodied AI Using Procedural Generation
  2022/6/1
• Object Manipulation via Visual Target Localization
  2022/3/1
• RobustNav: Towards Benchmarking Robustness in Embodied Navigation
  2021/6/1
• ManipulaTHOR: A Framework for Visual Object Manipulation
  2021/4/1
• Visual Room Rearrangement
  2021/3/1
• AllenAct: A Framework for Embodied AI Research
  2020/8/1
• ObjectNav Revisited: On Evaluation of Embodied Agents Navigating to Objects
  2020/6/1
• Learning About Objects by Learning to Interact with Them
  2020/6/1
• RoboTHOR: An Open Simulation-to-Real Embodied AI Platform
  2020/4/1