Chen Tessler

収録論文 9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

• Kimodo: 制御可能な人間動作生成のスケーリング
  動作生成2026/3/1

  700時間の光学モーションキャプチャデータで訓練した、テキストやキネマティック制約で制御可能な高品質な人間動作生成モデルを提案した論文。

• 全身マニピュレーションを実現する汎用生成制御ポリシー
  マニピュレーション2025/5/1

  大規模モーションキャプチャから蒸留した生成制御ポリシーにより、目標物体姿勢や身体姿勢を指定するだけで全身を使った多様な物体操作動作を物理シミュレーション上で生成する手法を提案。

• 視覚強化学習から創発するシミュレーション人型ロボットの能動的知覚と器用さ
  VLA2025/5/1

  自己中心視覚のみを入力とする強化学習フレームワークPDCを提案し、シミュレーション人型ロボットが物体探索・把持・配置・関節物体操作などの家事タスクを単一ポリシーで遂行できることを示した。

• タスクトークン：行動基盤モデルを柔軟に適応させる手法
  VLA2025/3/1

  強化学習でタスク特化のエンコーダを学習し、凍結した行動基盤モデルへの追加入力トークンとして使うことで、汎用性を保ちながら特定タスクに適応させる手法を提案。

• MaskedMimic: マスク付きモーションインペインティングによる統一的な物理ベースキャラクタ制御
  物理ベースキャラクタ制御2024/9/1

  部分的なモーション記述（キーフレーム、テキスト、物体など）から物理シミュレーション上のキャラクタ動作を生成する単一の統合モデルを提案。

• SMPLOlympics：物理シミュレーションされたヒューマノイドのためのスポーツ環境
  ヒューマノイド制御2024/7/1

  人間の動作データと互換性のあるヒューマノイドモデルを用いて、ゴルフやテニスなど多様なオリンピック競技を物理シミュレーションで再現する環境群を構築し、強力な動作事前分布と単純な報酬の組み合わせで人間らしいスポーツ行動が学習できることを示した。

• PlaMo: 複雑な3D物理環境における計画と移動
  歩行2024/6/1

  複雑な3Dシーンで指定された目的地と移動様式に従い、シーンを考慮した経路計画と物理ベースの制御を組み合わせてヒューマノイドを移動させる手法を提案。

• CALM: Conditional Adversarial Latent Models for Directable Virtual Characters
  2023/5/1
• Towards Autonomous Grading In The Real World
  2022/6/1