Ankur Handa

収録論文 34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

• ADEPT: 事前学習と強化学習による事後学習で器用さを加速する
  強化学習/器用操作/sim2real2026/8/19

  高自由度ロボットの器用な操作を、事前学習と事後学習を組み合わせた強化学習フレームワークで実現し、シミュレーションから実機への転移を可能にした。

• Cosmos 3: 物理AIのための全モーダル世界モデル
  VLA2026/6/1

  言語、画像、動画、音声、行動を統一的に扱う全モーダル世界モデルを提案し、理解・生成タスクでSOTAを達成した。

• 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。

• エンドツーエンド強化学習による器用な把持政策の改善
  マニピュレーション2025/9/1

  シミュレータと強化学習を別々のGPUに分散する手法を提案し、視覚ベースのエンドツーエンド学習を効率化して、深度を用いた器用な把持政策を訓練・蒸留した。

• CoT-VLA：視覚的思考連鎖推論を用いた視覚-言語-行動モデル
  VLA2025/3/1

  将来の画像フレームを視覚的目標として自己回帰的に予測してから行動系列を生成することで、視覚的思考連鎖推論をVLAに組み込み、実世界タスクで17%の性能向上を達成した。

• DextrAH-RGB：RGB画像から器用な手で何でも掴む視覚運動ポリシー
  マニピュレーション2024/12/1

  シミュレーションで訓練した特権ポリシーをRGB画像ベースのポリシーに蒸留し、実世界で多様な物体を器用に掴むエンドツーエンドの視覚運動制御を実現した。

• Synthetica: ロボット知覚のための大規模合成データ
  sim2real2024/10/1

  フォトリアルなレイトレーシングで270万枚の合成画像を生成し、ロボットの物体検出を高精度・リアルタイム（50-100Hz）で行う手法を提案。

• FORGE: 不確実性下での接触の多いマニピュレーションのための力誘導探索
  sim2real2024/8/1

  力閾値とダイナミクスランダム化を組み合わせてシミュレーションで学習し、姿勢の不確実性がある実機でも力に基づいて接触の多い作業を安全に遂行できる方策を実現した。

• DextrAH-G: 幾何学的ファブリックを用いたピクセルから動作への巧みなアーム・ハンド把持
  マニピュレーション2024/7/1

  深さ画像から直接動作を生成する強化学習と幾何学的ファブリックを組み合わせ、シミュレーションのみで訓練した23自由度アーム・ハンドロボットの高速で安全な巧みな把持方策を実現した。

• AutoMate: 多様な形状に対応する専門家・汎用組み立てポリシー
  マニピュレーション2024/7/1

  100種類の組み立てタスクのデータセットと並列シミュレーション環境を構築し、部品特化型と汎用型の組み立てポリシーを学習。シミュレーションから実機へのゼロショット転移を実現した。

• 幾何学的ファブリック：方策学習のための安全な誘導媒体
  強化学習2024/5/1

  非線形幾何学に基づく人工的な二次ダイナミクス（幾何学的ファブリック）を導入し、ロボットの行動を安全に誘導する新たな行動空間を提供することで、強化学習方策の学習を容易にするフレームワークを提案。

• GPU加速シミュレーションによるロボットタスク横断的な集団ベース強化学習のベンチマーク
  強化学習2024/4/1

  GPU加速物理シミュレータ上で集団ベース強化学習(PBRL)をPPO/SAC/DDPGと比較し、ハイパーパラメータを動的調整することで累積報酬が向上することを示し、Franka Nut Pickタスクで実機展開も行った。

• cuRobo: Parallelized Collision-Free Minimum-Jerk Robot Motion Generation
  2023/10/1
• IndustReal: Transferring Contact-Rich Assembly Tasks from Simulation to Reality
  2023/5/1
• Imitating Task and Motion Planning with Visuomotor Transformers
  2023/5/1
• DexPBT: Scaling up Dexterous Manipulation for Hand-Arm Systems with Population Based Training
  2023/5/1
• DeXtreme: Transfer of Agile In-hand Manipulation from Simulation to Reality
  2022/10/1
• Factory: Fast Contact for Robotic Assembly
  2022/5/1
• Assistive Tele-op: Leveraging Transformers to Collect Robotic Task Demonstrations
  2021/12/1
• Transferring Dexterous Manipulation from GPU Simulation to a Remote Real-World TriFinger
  2021/8/1
• Isaac Gym: High Performance GPU-Based Physics Simulation For Robot Learning
  2021/8/1
• Perspectives on Sim2Real Transfer for Robotics: A Summary of the R:SS 2020 Workshop
  2020/12/1
• A User's Guide to Calibrating Robotics Simulators
  2020/11/1
• Model-Based Generalization Under Parameter Uncertainty Using Path Integral Control
  2020/6/1
• In-Hand Object Pose Tracking via Contact Feedback and GPU-Accelerated Robotic Simulation
  2020/2/1
• Information Theoretic Model Predictive Q-Learning
  2020/1/1
• DexPilot: Vision Based Teleoperation of Dexterous Robotic Hand-Arm System
  2019/10/1
• ContactGrasp: Functional Multi-finger Grasp Synthesis from Contact
  2019/4/1
• Learning Latent Space Dynamics for Tactile Servoing
  2018/11/1
• GPU-Accelerated Robotic Simulation for Distributed Reinforcement Learning
  2018/10/1
• Robust Learning of Tactile Force Estimation through Robot Interaction
  2018/10/1
• Closing the Sim-to-Real Loop: Adapting Simulation Randomization with Real World Experience
  2018/10/1
• Domain Randomization and Generative Models for Robotic Grasping
  2017/10/1
• Self-Supervised Siamese Learning on Stereo Image Pairs for Depth Estimation in Robotic Surgery
  2017/5/1