Heramb Nemlekar
収録論文 13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
- TacStyle: 構造化行動表現を用いた触覚ロボットポリシーの個人化触覚/言語条件付け2026/6/1
言語で好みを伝え、ロボットの動作スタイルを調整する手法を提案。行動の潜在表現を学習し、基盤モデルで解釈して所望の動作を選択する。
- 不均衡データセットからのバランスの取れた行動クローニングに向けて模倣学習2025/8/1
人間のデモンストレーションデータが不均衡な場合に、各状態行動ペアを均等に重み付けすると偏ったポリシーになることを証明し、データセットを自動的に再重み付けする手法を分析・開発した。
- 2D描画からのロボット学習模倣学習2025/5/1
タブレット上で描いた軌跡と少数の実演を組み合わせ、視覚言語セグメンテーションで自動的に多様なデモを生成する模倣学習手法を提案。
- CIVIL: 因果的で直感的な視覚模倣学習模倣学習2025/4/1
人間がタスクに関連する物体にマーカーを付け自然言語で意図を説明することで、ロボットが因果的特徴を抽出し、視覚的妨害に惑わされずに模倣学習できる手法を提案。
- Kiri-Spoon：ロボット支援食事のための切り紙ユニテンシルマニピュレーション2025/1/1
切り紙構造の柔らかいスプーンを開発し、ロボットアームによる食事支援で多様な食品をつかみ・保持し・口元へ運ぶ動作を容易にする。
- RECON: 人間が配置するマーカーで因果的混同を軽減する模倣学習2024/9/1
人間がタスク関連物体に小型ビーコンを取り付け、その位置データを使ってロボットの観測をタスク関連状態に埋め込むことで、模倣学習における因果的混同を抑える手法を提案。
- PECAN: 学習された正準空間によるロボット行動のパーソナライズパーソナライズ2024/7/1
人間のデモデータから抽象的な正準空間を学習し、ユーザーがクリックで直接スタイルを指定することで、ロボットが様々なタスクで一貫したパーソナライズ行動を取れるようにした。
- ユーザーフレンドリーな事前分布による人間へのインターフェース個人適応ヒューマンロボットインタラクション2024/3/1
人間が持つインターフェースの事前期待（比例性や凸性など）を利用して、ロボットがユーザーごとに信号の意味を適応させ、直感的で社会的期待に沿ったインターフェースを実現する手法を提案した。
- Kiri-Spoon：ロボットによる食事支援のための柔らかい形状変化スプーン食事支援ロボティクス2024/3/1
切り紙構造を利用してスプーンの曲率を変え、食べ物を包み込んで運びやすくする一方、人間が食べやすい従来のスプーン形状にも戻せる食事支援用の柔らかい食器を開発した。
- Surrogate Assisted Generation of Human-Robot Interaction Scenarios2023/4/1
- Towards Transferring Human Preferences from Canonical to Actual Assembly Tasks2021/11/1
- Robotic Lime Picking by Considering Leaves as Permeable Obstacles2021/8/1
- Two-Stage Clustering of Human Preferences for Action Prediction in Assembly Tasks2021/3/1