David Meger

収録論文 31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

• FLINT: 走破性推定のための高速軽量推論
  走破性推定2026/9/22

  RGBカメラのみを用いた軽量な走破性推定器FLINTを提案し、CPU上で14.7FPSで動作しながら、既存の基盤モデルシステムより高精度なコストマップを生成できることを示した。

• 視覚言語行動モデルのための触覚モダリティ融合
  VLA2026/3/1

  視覚言語行動モデルに触覚信号を軽量に統合するTacFiLMを提案し、接触を伴う挿入・引き出しタスクで成功率や力の安定性を改善した。

• 共同状態行動埋め込みを用いたマルチエージェントモデルベース強化学習
  マルチエージェント強化学習2026/2/13

  部分観測環境で多数のエージェントを協調させるため、世界モデルと想像ロールアウトに共同状態行動埋め込み(SALE)を統合したモデルベースMARLフレームワークを提案し、StarCraft IIやMulti-Agent MuJoCoなどで性能向上を示した。

• 収縮拡散ポリシー：微分方程式に基づく収縮スコアサンプリングによる堅牢な行動拡散
  VLA2026/1/1

  拡散ポリシーのサンプリング過程に収縮性を導入し、ソルバーやスコアマッチングの誤差に頑健で、データ不足時にも強いオフライン学習手法を提案した。

• VOCALoco: 実行可能性とコストを考慮した適応的歩行制御
  歩行2025/10/1

  事前学習済みの歩行方策群から、地形に応じて安全性とエネルギー消費を予測し最適な方策を選択するモジュール型フレームワークを提案し、階段昇降で実機検証した。

• 3D両手操作のための大規模事前学習モデル
  マニピュレーション2025/9/1

  DINOv2の注意マップを3Dボクセル表現に統合し、両手ロボット操作の模倣学習ポリシーを改善した研究。

• オフロード地形における走行可能性を考慮した長距離ナビゲーションのためのトポロジカルマッピング
  ナビゲーション2024/10/1

  森林のようなオフロード環境で、視覚とGPSのみを用いて未知の地形を長距離計画・探索・制御する手法を提案。トポロジカルマップと走行可能性解析、目標条件付き行動クローニングを組み合わせ、未学習の森林400m²を自律探索した。

• LLMと音声指示による好みの地形上の制約付きロボットナビゲーション：副詞の活用
  ナビゲーション2024/4/1

  音声指示をLLMで解釈し、ランドマークや好みの地形、速度を表す副詞を抽出して、セマンティックセグメンテーションとMPCで地図なしのオフロード走行を実現する手法を提案した。

• Learning active tactile perception through belief-space control
  2023/12/1
• Generalizable Imitation Learning Through Pre-Trained Representations
  2023/11/1
• Uncertainty-aware hybrid paradigm of nonlinear MPC and model-based RL for offroad navigation: Exploration of transformers in the predictive model
  2023/10/1
• Imitation Learning from Observation through Optimal Transport
  2023/10/1
• Efficient Epistemic Uncertainty Estimation in Regression Ensemble Models Using Pairwise-Distance Estimators
  2023/8/25
• ANSEL Photobot: A Robot Event Photographer with Semantic Intelligence
  2023/2/1
• NeurIPS 2022 Competition: Driving SMARTS
  2022/11/1
• IL-flOw: Imitation Learning from Observation using Normalizing Flows
  2022/5/1
• Trajectory-Constrained Deep Latent Visual Attention for Improved Local Planning in Presence of Heterogeneous Terrain
  2021/12/1
• An Autonomous Probing System for Collecting Measurements at Depth from Small Surface Vehicles
  2021/10/1
• Active 3D Shape Reconstruction from Vision and Touch
  2021/7/1
• Intervention Design for Effective Sim2Real Transfer
  2020/12/1
• Multimodal dynamics modeling for off-road autonomous vehicles
  2020/11/1
• Seeing Through your Skin: Recognizing Objects with a Novel Visuotactile Sensor
  2020/11/1
• 3D Shape Reconstruction from Vision and Touch
  2020/7/1
• Learning the Latent Space of Robot Dynamics for Cutting Interaction Inference
  2020/7/1
• Vision-Based Goal-Conditioned Policies for Underwater Navigation in the Presence of Obstacles
  2020/6/1
• Learning to Drive Off Road on Smooth Terrain in Unstructured Environments Using an On-Board Camera and Sparse Aerial Images
  2020/4/1
• Cascaded Gaussian Processes for Data-efficient Robot Dynamics Learning
  2019/10/1
• Learning Domain Randomization Distributions for Training Robust Locomotion Policies
  2019/6/1
• Uncertainty Aware Learning from Demonstrations in Multiple Contexts using Bayesian Neural Networks
  2019/3/1
• Synthesizing Neural Network Controllers with Probabilistic Model based Reinforcement Learning
  2018/3/1
• Semantic Robot Vision Challenge: Current State and Future Directions
  2009/8/1