Krishan Rana

収録論文 15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

• 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。

• IMLEポリシー：暗黙的最大尤度推定による高速でサンプル効率の良い視覚運動ポリシー学習
  模倣学習2025/2/1

  暗黙的最大尤度推定（IMLE）に基づく行動クローニング手法を提案し、少ないデモデータで複雑なマルチモーダル行動を学習しつつ、1ステップで行動生成を行うことで拡散ポリシーより97.3%高速な推論を実現した。

• 共有・動的環境向けマルチモーダル3Dシーングラフ更新器
  シーングラフ2024/11/1

  人間・ロボット知覚・時間・行動などのマルチモーダル入力を使い、動的環境で3Dシーングラフをリアルタイムに更新する枠組みを提案した。

• 10回のデモから学ぶ：指向性アフォーダンスフレームによる汎化可能でサンプル効率の良い方策学習
  模倣学習2024/10/1

  指向性アフォーダンスフレームという構造化表現を用いて、わずか10回のデモから汎化性能の高いロボット方策を学習し、長期・複数物体タスクをサブ方策の合成で解決する手法を提案。

• 物理的に身体化されたガウススプラッティング：ロボティクス向けのリアルタイム修正可能な世界モデル
  世界モデル2024/6/1

  粒子と3Dガウシアンの二重表現で物体の形状・物理・見た目を同時にモデル化し、予測シミュレーションと視覚観測によるオンライン修正を両立させた世界モデルを提案。3カメラのみで30Hzのリアルタイム動作を実現した。

• RoboHop: セグメントベースのトポロジカルマップ表現によるオープンワールド視覚ナビゲーション
  視覚ナビゲーション2024/5/1

  画像セグメントをノードとするトポロジカルグラフを構築し、自然言語クエリによる物体探索とセグメント間のホップとしてナビゲーション計画を生成する手法を提案。

• LHManip: A Dataset for Long-Horizon Language-Grounded Manipulation Tasks in Cluttered Tabletop Environments
  2023/12/1
• Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
  2023/10/1
• SayPlan: Grounding Large Language Models using 3D Scene Graphs for Scalable Robot Task Planning
  2023/7/1
• Contrastive Language, Action, and State Pre-training for Robot Learning
  2023/4/1
• Residual Skill Policies: Learning an Adaptable Skill-based Action Space for Reinforcement Learning for Robotics
  2022/11/1
• Zero-Shot Uncertainty-Aware Deployment of Simulation Trained Policies on Real-World Robots
  2021/12/1
• Bayesian Controller Fusion: Leveraging Control Priors in Deep Reinforcement Learning for Robotics
  2021/7/1
• Multiplicative Controller Fusion: Leveraging Algorithmic Priors for Sample-efficient Reinforcement Learning and Safe Sim-To-Real Transfer
  2020/3/1
• Residual Reactive Navigation: Combining Classical and Learned Navigation Strategies For Deployment in Unknown Environments
  2019/9/1