M. Yunus Seker

Carnegie Mellon University

収録論文 7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

• GTA-2: 接地されたタスク軸によるロボットマニピュレーションスキル合成のためのマルチVLMフレームワーク
  マニピュレーション2026/9/9

  4つのVLMエージェントがタスクを分解し、キーポイントや軸・制御パラメータを接地させて、実機ロボットのマニピュレーションスキルをゼロショットで生成するフレームワーク。

• 接地されたタスク軸：タスク軸コントローラと視覚基盤モデルによるゼロショット意味的スキル汎化
  マニピュレーション2025/5/1

  スキルを物体のキーポイントと軸に基づく優先順位付きコントローラに分解し、視覚基盤モデルで意味的に類似した接地特徴を見つけることで、新しい物体へのゼロショット転移を実現した。

• 複数モデルのシミュレーション由来事前条件を活用した高速な行動パラメータ最適化
  マニピュレーション2024/3/1

  複数の予測モデルを状況に応じて切り替えることで、ロボットの行動パラメータ最適化を高速化・高精度化する枠組みを提案し、sim-to-simのモデル偏差推定器が有効であることを示した。

• Estimating Material Properties of Interacting Objects Using Sum-GP-UCB
  2023/10/1
• DeepSym: Deep Symbol Generation and Rule Learning from Unsupervised Continuous Robot Interaction for Planning
  2020/12/1
• ACNMP: Skill Transfer and Task Extrapolation through Learning from Demonstration and Reinforcement Learning via Representation Sharing
  2020/3/1
• Belief Regulated Dual Propagation Nets for Learning Action Effects on Groups of Articulated Objects
  2019/9/1