Himanshu Gaurav Singh

収録論文 7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

• オープンデータ・訓練・評価によるスケーラブルな行動クローニング
  行動クローニング2026/6/1

  大規模な遠隔操作データセットABC-130K（3500時間、13万エピソード）とオープンソースのハードウェア・訓練・シミュレーション基盤を公開し、行動クローニングの再現可能な研究基盤を提供した。

• フローポリシー勾配によるロボット制御
  強化学習2026/2/1

  フローマッチングを用いたポリシー勾配法を改良し、脚式移動やヒューマノイド動作追従、マニピュレーション、sim-to-real転移を実現した研究。

• 人間の運動予測モデルを模倣した深層感覚運動制御
  感覚運動制御2025/8/1

  人間の運動予測モデルをロボットの感覚運動ポリシー訓練に活用し、強化学習でタスクを達成する手法を提案。人間とロボットのキーポイント運動の類似性を利用し、ゼロショットで予測モデルを適用する。

• 視覚言語モデルによるエンドツーエンドナビゲーション：空間推論を質問応答に変換
  ナビゲーション2024/11/1

  視覚言語モデル（VLM）をファインチューニングなしで直接ナビゲーション方策として使い、知覚・計画・制御を分離せずに行動選択を行うエンドツーエンド手法を提案。

• 動画からの手と物体のインタラクション事前学習
  マニピュレーション2024/9/1

  野生の動画から人間の手と物体の3D軌道を抽出し、ロボットの操作スキルを事前学習する手法を提案。生成モデルで汎用的な操作の事前分布を獲得し、下流タスクへの適応を効率化する。

• ロボットマニピュレーションにおける計画実行エラーからの復帰学習：ニューロシンボリックアプローチ
  マニピュレーション2024/5/1

  シーングラフを用いたニューロシンボリックな状態表現により、失敗の検出と局所化を行い、効率的な再計画を可能にする手法を提案。

• スケッチ・プラン・一般化：帰納的空間概念のための神経記号的プログラム表現による学習と計画
  神経記号/プログラム学習2024/4/1

  少数の実演から空間概念を学習し、LLMのコード生成と神経記号的なプログラム探索を組み合わせて、新しい複雑な概念へ帰納的に一般化する手法を提案した論文。