Kevin Black

収録論文 14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

• π0.7: 操縦可能な汎用ロボット基盤モデルと創発的能力
  VLA2026/4/1

  多様なコンテキスト条件付けを用いて、未見環境での言語指示追従やゼロショットの身体汎化を実現するロボット基盤モデルπ0.7を提案した。

• 学習時アクション条件付けによる効率的なリアルタイムチャンキング
  VLA2025/12/1

  推論時のインペインティングの代わりに、学習時に推論遅延を模擬してアクションプレフィックスで条件付けることで、VLAのリアルタイムチャンキングを計算コストを抑えつつ実現する手法を提案。

• π*0.6：経験から学ぶVLA
  VLA2025/11/1

  実世界での経験と人間の修正を活用した強化学習手法RECAPにより、洗濯物畳みや箱組み立て、エスプレッソ抽出などのタスクを高成功率で実行できる汎用VLAモデルπ*0.6を開発した。

• アクションチャンキング方策のリアルタイム実行
  VLA2025/6/1

  拡散・フロー系VLAの推論遅延に対応するため、次チャンクを生成しつつ現在のチャンクを非同期実行するRTCを提案し、動的タスクでの有効性を示した。

• π0.5: オープンワールド汎化を実現する視覚-言語-行動モデル
  VLA2025/4/1

  異種タスクの共同学習により、未知の家庭環境でもキッチンや寝室の掃除などの長期的で器用な操作を実行できるVLAモデルπ0.5を提案した。

• π0: 汎用ロボット制御のための視覚-言語-行動フローモデル
  VLA2024/10/1

  事前学習済み視覚言語モデルにフローマッチングを組み合わせ、多様なロボットの大規模データで訓練することで、洗濯物畳みや箱組み立てなどの器用なタスクをゼロショットや言語指示で実行できる汎用ロボット基盤モデルを提案した。

• Octo: オープンソースの汎用ロボットポリシー
  VLA2024/5/1

  80万件の軌道データで学習したTransformerベースの汎用ロボットマニピュレーションポリシーを提案し、言語や目標画像で指示でき、新しいセンサーや行動空間にも短時間でファインチューニング可能であることを示した。

• DROID: 大規模実環境ロボットマニピュレーションデータセット
  マニピュレーション2024/3/1

  北米・アジア・欧州の50名が12ヶ月かけて564シーン・84タスクで収集した76k軌道・350時間のロボット操作データセットを構築し、学習ポリシーの性能と汎化性能が向上することを示した。

• Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
  2023/10/1
• Zero-Shot Robotic Manipulation with Pretrained Image-Editing Diffusion Models
  2023/10/1
• BridgeData V2: A Dataset for Robot Learning at Scale
  2023/8/1
• ViNT: A Foundation Model for Visual Navigation
  2023/6/1
• Granger Causal Interaction Skill Chains
  2023/6/1
• Real-Time, Flight-Ready, Non-Cooperative Spacecraft Pose Estimation Using Monocular Imagery
  2021/1/1