Iretiayo Akinola

収録論文 30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

• 世界モデルによる汎化可能なロボット挿入
  マニピュレーション2026/9/23

  手首カメラの視覚と固有感覚を統合した単一の世界モデルを最大90の挿入タスクで訓練し、未知形状の物体へのゼロショット挿入を実現した研究。

• SILO: マルチステージケーブル配線のためのシミュレーション・イン・ザ・ループによるSim-to-Real転移
  sim2real2026/7/1

  GPU並列シミュレーションで学習したRLポリシーを実世界の多段階ケーブル配線タスクに転移するフレームワークを提案し、成功率向上とサイクルタイム半減を実現した。

• SPARR: 実世界の非対称残差を組み合わせたシミュレーション方策による組立
  sim2real2026/2/1

  シミュレーションで訓練した基本方策と実世界で学習する残差方策を組み合わせ、sim-to-realギャップを埋めて組立タスクの成功率とサイクルタイムを改善した手法。

• Isaac Lab：マルチモーダルロボット学習のためのGPU加速シミュレーションフレームワーク
  sim2real2025/11/1

  GPU並列物理演算とフォトリアル描画を統合し、強化学習・模倣学習を大規模に実行できるロボット学習用シミュレーションプラットフォームを提案。

• Refinery: 接触の多いタスク向け能動的ファインチューニングと展開時最適化
  マニピュレーション2025/10/1

  ベイズ最適化によるファインチューニングとGMMベースの初期化選択で、接触の多い組立タスクの成功率を91.51%まで向上させ、多部品の長期組立も可能にした。

• VT-Refine: 視触覚フィードバックによる両手組立のシミュレーション微調整学習
  マニピュレーション2025/10/1

  少数の実演と高忠実度の触覚シミュレーションを組み合わせ、強化学習で両手組立ポリシーを微調整することで、接触の多い精密作業の実世界性能を向上させた研究。

• ロボティクスにおけるリアルギャップ：課題・解決策・ベストプラクティス
  sim2real2025/10/1

  シミュレーションと実環境の差異（リアルギャップ）の原因・解決手法・評価指標を体系的に整理したサーベイ。sim-to-real転移の現状と課題を概観する。

• ニューラルロボットダイナミクス
  sim2real2025/8/1

  関節剛体ロボットの接触を考慮したダイナミクスを学習し、解析シミュレータの低レベルソルバを置き換える汎用ニューラルシミュレータNeRDを提案。

• MatchMaker: ロボット組立のための組立アセット自動生成
  sim2real2025/3/1

  干渉するアセットペアをシミュレーション可能なペアに変換し、単一アセットから嵌合する相手を生成し、接触面を侵食して現実的な部品を作るパイプラインを提案。生成データは多様性と組立スキル学習の有効性で従来手法を上回る。

• SRSA: ロボット組立タスクのためのスキル検索と適応
  マニピュレーション2025/3/1

  既存のスキルライブラリから新タスクに最も適したスキルを検索し、微調整することで、接触の多い組立タスクをデータ効率的に学習するフレームワークを提案。

• FORGE: 不確実性下での接触の多いマニピュレーションのための力誘導探索
  sim2real2024/8/1

  力閾値とダイナミクスランダム化を組み合わせてシミュレーションで学習し、姿勢の不確実性がある実機でも力に基づいて接触の多い作業を安全に遂行できる方策を実現した。

• TacSL: 視触覚センサのシミュレーションと学習のためのライブラリ
  触覚2024/8/1

  GPUベースで視触覚センサを高速シミュレーションし、触覚ベースの強化学習を可能にするライブラリTacSLと、sim-to-real転移のための新アルゴリズムAACDを提案した。

• AutoMate: 多様な形状に対応する専門家・汎用組み立てポリシー
  マニピュレーション2024/7/1

  100種類の組み立てタスクのデータセットと並列シミュレーション環境を構築し、部品特化型と汎用型の組み立てポリシーを学習。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。

• Signatures Meet Dynamic Programming: Generalizing Bellman Equations for Trajectory Following
  2023/12/1
• MimicGen: A Data Generation System for Scalable Robot Learning using Human Demonstrations
  2023/10/1
• Learning to Summarize and Answer Questions about a Virtual Robot's Past Actions
  2023/6/1
• IndustReal: Transferring Contact-Rich Assembly Tasks from Simulation to Reality
  2023/5/1
• Factory: Fast Contact for Robotic Assembly
  2022/5/1
• Model Predictive Control for Fluid Human-to-Robot Handovers
  2022/4/1
• Assistive Tele-op: Leveraging Transformers to Collect Robotic Task Demonstrations
  2021/12/1
• Geometric Fabrics: Generalizing Classical Mechanics to Capture the Physics of Behavior
  2021/9/1
• Dynamic Grasping with Reachability and Motion Awareness
  2021/3/1
• Visionary: Vision architecture discovery for robot learning
  2021/3/1
• CLAMGen: Closed-Loop Arm Motion Generation via Multi-view Vision-Based RL
  2021/3/1
• Maximizing BCI Human Feedback using Active Learning
  2020/8/1
• Learning Precise 3D Manipulation from Multiple Uncalibrated Cameras
  2020/2/1
• Accelerated Robot Learning via Human Brain Signals
  2019/10/1
• MAT: Multi-Fingered Adaptive Tactile Grasping via Deep Reinforcement Learning
  2019/9/1
• Pixel-Attentive Policy Gradient for Multi-Fingered Grasping in Cluttered Scenes
  2019/3/1
• Workspace Aware Online Grasp Planning
  2018/6/1