Binit Shah

収録論文 3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

• 接触アンカーポリシー：接触条件付けによる強力なロボットユーティリティモデル
  マニピュレーション2026/2/1

  言語指示の代わりに空間上の接触点を条件として使い、モジュール型ユーティリティモデル群として構成した操作ポリシーCAPを提案。軽量シミュレータEgoGymでの実機-シミュレーション反復により、23時間のデモデータのみで新環境・新機体にゼロショット汎化し、最先端VLAを56%上回る。

• 家庭内でのオープンワールド移動マニピュレーションに向けて：NeurIPS 2023 HomeRobotオープン語彙移動マニピュレーションチャレンジからの教訓
  移動マニピュレーション2024/7/1

  家庭環境で任意の物体を見つけて任意の場所に置くオープン語彙移動マニピュレーションのベンチマークを提案し、NeurIPS 2023コンペを実施。シミュレーションと実世界で評価し、成功チームに共通するエラー検出・回復と知覚・意思決定の統合の重要性を示した。

• Taking Recoveries to Task: Recovery-Driven Development for Recipe-based Robot Tasks
  2020/1/1