Basile Van Hoorick
Toyota Research Institute
収録論文 10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
- Rolling-WAM: 転がる想像による世界行動モデルVLA2026/9/24
ロボット操作のための世界行動モデルにおいて、映像と行動のノイズ除去を再計画サイクルごとに分割して行うことで、計算遅延を抑えつつ4.5倍の再計画高速化を実現した手法。
- RoboDream: スケーラブルなロボットデータ合成のための構成的世界モデルデータ生成/世界モデル2026/6/1
ロボット学習のための大規模データ生成を実現する、エンボディメント中心の世界モデルを提案。実ロボットの動作をレンダリングし、シーンや物体の事前知識を条件付けすることで、物理的に実現可能なフォトリアリスティックなデモを合成し、データスケーリングを可能にする。
- デュエット：効率的な教示による二台ロボットの協調理解群制御2026/6/1
二台のロボットが協調して作業するための学習フレームワークを提案。VR遠隔操作と人間同士の協調動作データを活用し、少ない実機データで高性能な協調ポリシーを学習する。
- フィデューシャル・エクソスケルトン：画像中心のロボット状態推定状態推定2026/1/1
各リンクにマーカー付きの軽量3Dプリント製マウントを取り付け、単一RGB画像からロボットの関節角度やカメラとの位置関係を推定する手法を提案。低コストなロボットアームでも高精度な状態推定と制御を可能にする。
- AnyView: 動的シーンにおける任意の新規視点を合成動的視点合成2026/1/1
拡散モデルベースの動画生成フレームワークで、動的な実世界シーンにおいて任意のカメラ視点からの時空間的に一貫した新規動画を生成する。
- AnchorDream: 動画拡散モデルを活用した身体性を考慮したロボットデータ合成データ合成/拡散モデル2025/12/1
ロボットの動作レンダリングを条件に事前学習済み動画拡散モデルを再利用し、身体性の一貫性を保ちながら多様なロボット実演データを合成する手法を提案。
- マルチタスク巧みな操作のための大規模行動モデルの慎重な検証マニピュレーション2025/7/1
大規模行動モデル（LBM）をシミュレーションと実世界で厳密に評価し、マルチタスク事前学習が単一タスクより成功率・堅牢性・データ効率を高めることを統計的に示した。
- 生成的カメラドリー：単眼動的シーンの極端な新規視点合成新規視点合成2024/5/1
単一視点の動画から任意のカメラ視点の同期動画を生成する拡散モデルベースの手法を提案し、ロボティクスや運転環境などでのゼロショット汎化を示した。
- Tracking through Containers and Occluders in the Wild2023/5/1
- Zero-1-to-3: Zero-shot One Image to 3D Object2023/3/1