Karl Schmeckpeper
収録論文 24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
- 生成的なReal-to-Simによるロボットマニピュレーションのためのテスト時空間推論sim2real2026/9/27
単一のRGB-D画像から3D生成モデルと視覚言語モデルでシミュレーション可能なシーンを再構築し、数千の並列物理シミュレーションと進化的探索によって物体配置を最適化する、訓練不要のテスト時空間推論フレームワークを提案。
- 視覚運動ポリシーの短期記憶を拡張し長期的タスクを実現模倣学習2026/6/1
本論文は、模倣学習による視覚運動ポリシーに短期記憶を効果的に組み込むためのアーキテクチャPRISMを提案し、新しいベンチマークReMemBenchで評価した。
- 合成事前分布からの世界行動モデルの効率的なSim-to-Real転移sim2real2026/6/1
シミュレーションで訓練した世界行動モデルを実ロボットにゼロショット転移させる初の試みで、物体持ち上げや引き出し開閉などの操作タスクで35%の成功率を達成した。
- BCでQ関数を作る：模倣学習からQ値を抽出してロボット上で強化学習を行うロボット学習2026/5/1
模倣学習（BC）のポリシーからQ関数を抽出し、オンライン強化学習でBCとRLの行動をQ値で切り替えることで、効率的なオフラインからオンラインへの学習を実現する手法Q2RLを提案した。
- ExpertGen: 不完全な行動事前分布からのスケーラブルなSim-to-Realエキスパート方策学習sim2real2026/3/1
不完全なデモから拡散方策を事前分布として学習し、その初期ノイズを強化学習で最適化することで、報酬設計なしに高品質なエキスパート方策をシミュレーションで自動生成し、実機転移を可能にするフレームワーク。
- SOLE-R1: ビデオ言語推論を唯一の報酬とするオンボット強化学習VLA2026/3/1
ビデオと言語目標からタスク進捗を推論するモデルSOLE-R1を開発し、これを唯一の報酬としてロボットが未見の操作タスクをゼロショットで強化学習できるようにした。
- 黄金のチケット：単一のノイズベクトルで生成ロボットポリシーを改善VLA2026/3/1
事前学習済みの拡散・フローマッチングポリシーに対し、ガウス分布から毎回サンプリングする代わりに固定の初期ノイズ（黄金のチケット）を与えることで、追加学習なしにタスク成功率を向上させる手法を提案。
- 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。
- 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。
- 不確かさ推定で残差強化学習を加速する強化学習2025/6/1
ベース方策の不確かさを利用して探索を効率化し、確率的なベース方策にも対応できる残差強化学習手法を提案。シミュレーションと実機で既存手法を上回る性能を示した。
- Real-is-Sim: 動的デジタルツインによるSim-to-Realギャップの橋渡しsim2real2025/4/1
動的デジタルツインを介して実機とシミュレーションを60Hzで同期させ、ポリシーを常にシミュレータ上で実行することでSim-to-Realギャップを解消する行動クローニング手法を提案。
- 目標対比報酬による実機ロボット強化学習強化学習2024/10/1
人間や他ロボットの行動なし動画から密な報酬関数を学習し、実機ロボットの強化学習を効率化する手法GCRを提案。
- Theia: ロボット学習のための多様な視覚基盤モデルの蒸留VLA2024/7/1
複数の視覚基盤モデルを蒸留して、多様な視覚知識を符号化したロボット学習用の視覚基盤モデルTheiaを提案し、少ないデータと小さいモデルで従来手法を上回る性能を実証した。
- 想像ポリシー：生成的点群モデルを用いたマニピュレーションポリシーの学習マニピュレーション2024/6/1
目標状態の点群を生成し、剛体動作推定で行動に変換するマルチタスク・キーフレームポリシーを提案。RLbenchで高性能を示し、実機でも検証した。
- Cross-modal Map Learning for Vision and Language Navigation2022/3/1
- Uncertainty-driven Planner for Exploration and Navigation2022/2/1
- Bridge Data: Boosting Generalization of Robotic Skills with Cross-Domain Datasets2021/9/1
- Learning to Map for Active Semantic Goal Navigation2021/6/1
- Object-centric Video Prediction without Annotation2021/5/1
- Reinforcement Learning with Videos: Combining Offline Observations with Interaction2020/11/1
- An Adversarial Objective for Scalable Exploration2020/3/1
- Reactive Navigation in Partially Familiar Planar Environments Using Semantic Perceptual Feedback2020/2/1
- Learning Predictive Models From Observation and Interaction2019/12/1
- RoboNet: Large-Scale Multi-Robot Learning2019/10/1