Karl Van Wyk

NVIDIA

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

• WeaveRL：知覚的強化学習のためのシーン認識型ファブリックへの再構成の織り込み
  マニピュレーション2026/9/16

  GPU加速により数千の並列シミュレーションでシーンをサーフェルとして再構成し、センサ由来の幾何情報に基づく衝突回避型強化学習を実現した。複雑な操作タスクで性能とsim-to-real転移、未知障害物への堅牢性を向上。

• ADEPT: 事前学習と強化学習による事後学習で器用さを加速する
  強化学習/器用操作/sim2real2026/8/19

  高自由度ロボットの器用な操作を、事前学習と事後学習を組み合わせた強化学習フレームワークで実現し、シミュレーションから実機への転移を可能にした。

• 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。

• 計画してから評価：事後成功評価を組み込んだマルチターゲット計画による学習ベース把持パイプラインの改善
  マニピュレーション2025/9/1

  複数の把持候補それぞれへの軌道を計画し、到達時の把持成功率を評価して最も成功率の高い軌道を実行する枠組みを提案し、従来の生成-評価-計画型パイプラインより性能が向上することを示した。

• エンドツーエンド強化学習による器用な把持政策の改善
  マニピュレーション2025/9/1

  シミュレータと強化学習を別々のGPUに分散する手法を提案し、視覚ベースのエンドツーエンド学習を効率化して、深度を用いた器用な把持政策を訓練・蒸留した。

• DextrAH-RGB：RGB画像から器用な手で何でも掴む視覚運動ポリシー
  マニピュレーション2024/12/1

  シミュレーションで訓練した特権ポリシーをRGB画像ベースのポリシーに蒸留し、実世界で多様な物体を器用に掴むエンドツーエンドの視覚運動制御を実現した。

• 生の点群からの23自由度把持ポリシー
  マニピュレーション2024/11/1

  単一固定カメラの部分点群から23自由度の把持軌道を直接予測する模倣学習ポリシーを提案し、未知物体への汎化と安定した把持を実現した。

• Synthetica: ロボット知覚のための大規模合成データ
  sim2real2024/10/1

  フォトリアルなレイトレーシングで270万枚の合成画像を生成し、ロボットの物体検出を高精度・リアルタイム（50-100Hz）で行う手法を提案。

• 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。

• DextrAH-G: 幾何学的ファブリックを用いたピクセルから動作への巧みなアーム・ハンド把持
  マニピュレーション2024/7/1

  深さ画像から直接動作を生成する強化学習と幾何学的ファブリックを組み合わせ、シミュレーションのみで訓練した23自由度アーム・ハンドロボットの高速で安全な巧みな把持方策を実現した。

• 幾何学的ファブリック：方策学習のための安全な誘導媒体
  強化学習2024/5/1

  非線形幾何学に基づく人工的な二次ダイナミクス（幾何学的ファブリック）を導入し、ロボットの行動を安全に誘導する新たな行動空間を提供することで、強化学習方策の学習を容易にするフレームワークを提案。

• cuRobo: Parallelized Collision-Free Minimum-Jerk Robot Motion Generation
  2023/10/1
• Fabrics: A Foundationally Stable Medium for Encoding Prior Experience
  2023/9/1
• AnyTeleop: A General Vision-Based Dexterous Robot Arm-Hand Teleoperation System
  2023/7/1
• Learning Robust Real-World Dexterous Grasping Policies via Implicit Shape Augmentation
  2022/10/1
• DeXtreme: Transfer of Agile In-hand Manipulation from Simulation to Reality
  2022/10/1
• Geometric Fabrics: Generalizing Classical Mechanics to Capture the Physics of Behavior
  2021/9/1
• Imitation Learning via Simultaneous Optimization of Policies and Auxiliary Trajectories
  2021/5/1
• RMP2: A Structured Composable Policy Class for Robot Learning
  2021/3/1
• Interpreting and Predicting Tactile Signals for the SynTouch BioTac
  2021/1/1
• Optimization Fabrics for Behavioral Design
  2020/10/1
• Generalized Nonlinear and Finsler Geometry for Robotics
  2020/10/1
• Geometric Fabrics for the Acceleration-based Design of Robotic Motion
  2020/10/1
• Optimization Fabrics
  2020/8/1
• Interpreting and Predicting Tactile Signals via a Physics-Based and Data-Driven Framework
  2020/6/1
• In-Hand Object Pose Tracking via Contact Feedback and GPU-Accelerated Robotic Simulation
  2020/2/1
• DexPilot: Vision Based Teleoperation of Dexterous Robotic Hand-Arm System
  2019/10/1
• Efficiently Improving and Quantifying Robot Accuracy In Situ
  2019/8/1
• Slip Detection: Analysis and Calibration of Univariate Tactile Signals
  2018/6/1
• Multi-Fingered Robotic Grasping: A Primer
  2016/7/1