Harsh Patel

収録論文 4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

• Sceniris: 高速な手続き型シーン生成フレームワーク
  シーン生成2025/12/1

  衝突のない大規模な3Dシーンを高速に生成する手続き型フレームワークを提案し、従来手法より234倍以上の高速化を実現した。

• AnyTask: Sim-to-Realポリシー学習を進めるための自動タスク・データ生成フレームワーク
  sim2real2025/12/1

  GPUシミュレーションと基盤モデルを組み合わせ、多様なマニピュレーションタスクの設計から専門家デモ生成、実機転移までを自動化するフレームワークを提案。生成データで学習したポリシーが実機で平均44%の成功率を達成。

• VADER: マルチロボット・人間協調のための視覚的アフォーダンス検出とエラー回復
  VLA2024/5/1

  視覚的アフォーダンス検出とエラー認識を行い、他ロボットや人間への助け要請を新たなスキルとして組み込むことで、長期的タスクの中断から回復して完遂するフレームワークVADERを提案した。

• Mid-Air Helicopter Delivery at Mars Using a Jetpack
  2022/3/1