Gedas Bertasius
University of North Carolina at Chapel Hill
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
- 長期自律マニピュレーション評価のためのグラフベース自動リセットシステムHALTERマニピュレーション2026/9/16
学習済みの原子リセットスキルをグラフ探索で組み合わせ、LLMが採点・リセット計画・検証を行うことで、長期タスクのロボット評価を人手なしで再現性高く実行する。
- どのモダリティが重要かを感知する：ロバストなVLAポリシーのための証拠ゲート正則化VLA2026/9/2
VLAポリシーが複数センサー入力の融合時に生じる「モダリティ絡み合い」問題を解決するため、センサーごとのタスク関連性に基づいて正則化を適応的に適用するEvidence-Gated Regularization (EGR)を提案した。シミュレーションと実ロボットで成功率を大幅に向上させた。
- WatchAct: 行動に基づくロボット操作のベンチマーク操作/ベンチマーク2026/6/1
人間の行動ビデオと言語指示を組み合わせた、ロボット操作のための新しいベンチマークを提案し、シミュレーションと実機で評価した。
- EgoMemReason: 長時間の自己中心視点映像理解のための記憶駆動型推論ベンチマークビデオ理解2026/5/11
数日間にわたる自己中心視点映像の理解を評価する新しいベンチマークを提案し、エンティティ記憶、イベント記憶、行動記憶の3種類の記憶に基づく推論をテストする。
- LiLo-VLA: 物体中心ポリシー連携による長期的マニピュレーションの構成VLA2026/2/1
物体中心のVLAポリシーをモジュール化して連結し、未学習の長期的マニピュレーション課題にゼロショットで汎化するフレームワークを提案。
- ReBot: 実機からシミュレーションを経て実機へ戻るロボット動画合成によるロボット学習のスケーリングsim2real2025/3/1
実機のロボット軌道をシミュレーションで再生して対象物体を多様化し、実背景と合成することで物理的にリアルで時間的一貫性のあるロボット動画を生成し、VLAモデルを対象領域に適応させる手法を提案。
- BOSS: 長期的タスクにおける観測空間シフトのベンチマーク模倣学習2025/2/1
階層的ロボット学習で生じる観測空間シフト(OSS)を検証するベンチマークBOSSを提案し、既存模倣学習手法がOSSにより性能低下することを示した。
- ARCADE: 拡張現実による模倣学習のためのスケーラブルなデモ収集と生成模倣学習2024/10/1
ARを使って手で日常作業をするだけでデモを収集し、1つの人間デモから合成デモを自動生成することで、模倣学習のデモ収集を効率化するフレームワークを提案。実機Fetchロボットで複数タスクの学習と水注ぎタスク80%成功を達成。
- 拡張現実によるロボット模倣学習のためのスケーラブルなデモンストレーション模倣学習2024/3/1
HoloLens 2などのARデバイスを使い、専門知識のないユーザーでもロボットの模倣学習用デモを収集できるフレームワークを提案し、到達・押し・ピックアンドプレースの3タスクで実機検証した。