Eric Rosen

収録論文 17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

• 述語と行動の同時学習によるゼロショット技能合成
  模倣学習/技能合成2026/5/1

  ロボットの模倣学習において、行動とその象徴的な結果（述語）を同時に生成する新しいポリシーを提案し、学習済み技能のゼロショット合成を可能にした。

• SOLE-R1: ビデオ言語推論を唯一の報酬とするオンボット強化学習
  VLA2026/3/1

  ビデオと言語目標からタスク進捗を推論するモデルSOLE-R1を開発し、これを唯一の報酬としてロボットが未見の操作タスクをゼロショットで強化学習できるようにした。

• 見せるだけでいい：人間の動画を見て新規物体を検出する
  物体検出2026/3/1

  人間のデモ動画から自動でデータセットを作り、その物体専用の検出器を自己教師ありで学習する手法を提案。言語による複雑な説明を不要にし、ロボットのタスク成功率を向上させた。

• ExpertGen: 不完全な行動事前分布からのスケーラブルなSim-to-Realエキスパート方策学習
  sim2real2026/3/1

  不完全なデモから拡散方策を事前分布として学習し、その初期ノイズを強化学習で最適化することで、報酬設計なしに高品質なエキスパート方策をシミュレーションで自動生成し、実機転移を可能にするフレームワーク。

• 黄金のチケット：単一のノイズベクトルで生成ロボットポリシーを改善
  VLA2026/3/1

  事前学習済みの拡散・フローマッチングポリシーに対し、ガウス分布から毎回サンプリングする代わりに固定の初期ノイズ（黄金のチケット）を与えることで、追加学習なしにタスク成功率を向上させる手法を提案。

• 観測モダリティの優先順位付けを可能にする因子化拡散ポリシー
  拡散ポリシー2025/9/1

  拡散ポリシーにおいて観測モダリティを因子化することで、タスクに応じて特定のモダリティを優先できるようにし、低データ領域での性能と分布シフトに対する堅牢性を向上させた。

• 基礎モデルを用いた複雑なロボット指示の検証可能な追従
  VLA2024/2/1

  LIMPは、基礎モデルを活用して複雑で開放的な指示を記号的に表現し、事前の意味地図なしに実世界で検証可能に追従する手法を提案する。150の指示で評価し、複雑な時空間指示で79%の成功率を達成した。

• Language-Conditioned Observation Models for Visual Object Search
  2023/9/1
• A Virtual Reality Teleoperation Interface for Industrial Robot Manipulators
  2023/5/1
• CAPE: Corrective Actions from Precondition Errors using Large Language Models
  2022/11/1
• LTL-Transfer: Skill Transfer for Temporal Task Specification
  2022/6/1
• Learning robot motor skills with mixed reality
  2022/3/1
• A Tool for Organizing Key Characteristics of Virtual, Augmented, and Mixed Reality for Human-Robot Interaction Systems: Synthesizing VAM-HRI Trends and Takeaways
  2021/8/1
• Value-Based Reinforcement Learning for Continuous Control Robotic Manipulation in Multi-Task Sparse Reward Settings
  2021/7/1
• Bootstrapping Motor Skill Learning with Motion Planning
  2021/1/1
• Steps Towards Best Practices For Robot Videos
  2020/7/1
• Communicating Robot Arm Motion Intent Through Mixed Reality Head-mounted Displays
  2017/8/1