Gaurav Sukhatme

University of Southern California

収録論文 26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

• バンドル接触勾配：展開可能な動的タスクのための微分可能シミュレーションの安定化
  sim2real2026/9/25

  剛体接触の硬さに起因する勾配の高分散を、接触周辺でのランダム化平滑化により低減し、ヒューマノイドの動的動作を実機へゼロショット転移可能にした研究。

• 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。

• Colosseum V2: 視覚言語行動モデルの汎化性能を評価するベンチマーク
  VLA/ベンチマーク2026/5/1

  VLAモデルの汎化性能を体系的に評価する大規模シミュレーションベンチマークColosseum V2を構築し、既存手法の限界を明らかにした。

• CRAFT: バイマニュアルロボットデータ生成のためのビデオ拡散
  データ生成2026/4/1

  シミュレーション軌道から抽出したエッジ構造を条件にビデオ拡散モデルを用いて、実ロボットでの再生を必要とせずに多様な視覚的変化を持つバイマニュアル操作のデモ動画と行動ラベルを生成するフレームワークを提案した。

• ROPA: RGB-D両腕操作データ拡張のための合成ロボット姿勢生成
  データ拡張2025/9/1

  拡散モデルを微調整し、第三者視点のRGB-D観測と関節空間行動ラベルを同時生成することで、両腕操作の模倣学習データを拡張する手法を提案。

• ロボットマニピュレーションにおけるゼロショット視覚汎化
  マニピュレーション2025/5/1

  視覚環境の変化に頑健なマニピュレーションポリシーを実現するため、もつれ解消表現学習と連想記憶を複雑なタスクに拡張し、模倣学習や回転不変性も導入してゼロショット適応を実証した。

• D-CODA: 協調的双腕データ拡張のための拡散モデル
  模倣学習2025/5/1

  アイインハンド型双腕模倣学習のためのオフライン拡散ベースデータ拡張手法を提案し、両腕の視点整合画像と関節空間行動ラベルを生成する。

• 適応的コミュニケーション支援がLLM駆動型人間-ロボット協調に与える影響
  人間-ロボット協調2024/12/1

  LLMを活用し、タスクの複雑さに応じてフィードバックの頻度と内容を調整する人間-ロボット協調フレームワークを提案し、複雑なタスクでは能動的な支援が好まれる一方、LLMの能力を超えると逆効果になることを示した。

• VoxAct-B: ボクセルベースの双腕操作のための行動・安定化ポリシー
  マニピュレーション2024/7/1

  視覚言語モデルで重要領域を特定しボクセルグリッドを再構成することで、双腕ロボットの行動と安定化を効率的に学習する手法を提案。

• ロボット学習におけるQuality Diversity：限界と今後の方向性
  ロボット学習2024/7/1

  MAP-Elites型の多様性探索は単一のゴール条件付き方策と古典プランナで代替可能だと示し、認知地図の知見を踏まえてQDの新たな研究方向を論じた論文。

• Alexa, play with robot: Introducing the First Alexa Prize SimBot Challenge on Embodied AI
  2023/8/1
• Proximal Policy Gradient Arborescence for Quality Diversity Reinforcement Learning
  2023/5/23
• Learning Robot Manipulation from Cross-Morphology Demonstration
  2023/4/1
• Alexa Arena: A User-Centric Interactive Platform for Embodied AI
  2023/3/1
• Language-Informed Transfer Learning for Embodied Household Activities
  2023/1/1
• Learning to Act with Affordance-Aware Multimodal Neural SLAM
  2022/1/1
• From Machine Learning to Robotics: Challenges and Opportunities for Embodied Intelligence
  2021/10/1
• Towards Exploiting Geometry and Time for Fast Off-Distribution Adaptation in Multi-Task Robot Learning
  2021/6/1
• Meta-Learning via Learned Loss
  2019/6/1
• Solving Markov Decision Processes with Reachability Characterization from Mean First Passage Times
  2019/1/1
• Simulator Predictive Control: Using Learned Task Representations and MPC for Zero-Shot Generalization and Sequencing
  2018/10/1
• Scaling simulation-to-real transfer by learning composable robot skills
  2018/9/1
• Multi-Modal Imitation Learning from Unstructured Demonstrations using Generative Adversarial Nets
  2017/5/1
• Combining Model-Based and Model-Free Updates for Trajectory-Centric Reinforcement Learning
  2017/3/1
• Interactive Perception: Leveraging Action in Perception and Perception in Action
  2016/4/1
• Observability-Aware Trajectory Optimization for Self-Calibration with Application to UAVs
  2016/4/1