Harsh Gupta

収録論文 6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

• LUCID: 非構造化人間ビデオからの身体非依存意図モデル学習による拡張可能な器用なロボット技能獲得
  模倣学習/ロボット技能獲得2026/6/10

  インターネット規模の非構造化人間ビデオからタスク意図を学習し、並列シミュレーションでロボット制御を学習する2段階フレームワークを提案。意図モデルは身体非依存で、異なるロボット形態に適用可能。

• 機能ベースのパラメトリック協調設計最適化による器用なロボットハンドの設計
  マニピュレーション2026/4/1

  ロボットハンドの設計をタスク駆動の評価や制御と統合し、掌構造・指の運動学・指先形状・表面曲率を統一したパラメトリックフレームワークを提案し、把持安定性の最適化で検証した。

• 把持から動作へ：動的環境における道具使用のための巧みな把持
  マニピュレーション2026/2/1

  物理ベースの把持最適化と強化学習による把持適応を組み合わせ、動的な道具使用タスクでも安定した把持を維持するシステムを提案。16自由度の巧みなハンドでシミュレーションから実機へのゼロショット転移を実現した。

• UMI-on-Air: 機体特性を考慮した汎用視覚運動ポリシーの空中マニピュレーション展開
  空中マニピュレーション2025/10/1

  手持ちグリッパで収集した人間の操作データから汎用視覚運動ポリシーを学習し、拡散サンプリングに制御器の追従コスト勾配を組み込むことで、空中マニピュレータなど制約の強い機体でも動的に実行可能な軌道を生成する手法を提案した。

• センサ非依存の触覚表現
  触覚2025/2/1

  光学式触覚センサ間でゼロショット転移を可能にするセンサ非依存の触覚表現を提案し、シミュレーションで学習して実世界の新センサに汎化できることを示した。

• Combining Reinforcement Learning with Model Predictive Control for On-Ramp Merging
  2020/11/1