Maria Attarian
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション模倣学習VLA
※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
- SeededGrasp: 複数身体を持つ複雑なシーンにおける言語誘導型把持マニピュレーション2026/7/1
視覚言語モデルで把持位置のシード点を予測し、軽量な把持生成モデルを条件付けることで、複数ロボット形態に対応したデータ効率の良い言語誘導把持を実現した。
- 検証器による更新不要のオン方策ステアリングマニピュレーション2026/3/1
ロボットの行動成功率を予測する検証器を訓練し、実行時に方策を高成功率の行動へと誘導する、パラメータ更新不要の手法を提案。実タスクで成功率を平均49%向上させた。
- BPP: 重要な履歴フレームに注目した長文脈ロボット模倣学習模倣学習2026/2/1
視覚言語モデルで検出したタスクに関連するキーフレームのみを条件とすることで、履歴に依存するロボットタスクの模倣学習を安定化させ、実世界タスクで成功率を大幅に向上させた。
- GeoMatch++: 形態条件付き幾何マッチングによる多様なハンドでの把持マニピュレーション2024/12/1
グリッパの形態情報をアテンションで活用し、未知のエンドエフェクタにも汎化する把持方策を学習。未学習の3種のハンドで把持成功率が平均9.64%向上。
- Vid2Robot: クロスアテンションTransformerによる動画条件付きエンドツーエンド方策学習VLA2024/3/1
人間の操作動画を入力として、クロスアテンションTransformerでロボットの行動を生成するエンドツーエンド方策を提案し、実機で従来手法を20%以上上回る性能と物体間の動作転移を実現した。
- 言語モデル予測制御による人間フィードバックからの高速学習VLA2024/2/1
人間との対話履歴を遷移モデルとしてLLMに微調整し、モデル予測制御と組み合わせることで、ロボットの教示効率と成功率を向上させるフレームワークLMPCを提案。
- Geometry Matching for Multi-Embodiment Grasping2023/12/1
- See, Plan, Predict: Language-guided Cognitive Planning with Video Prediction2022/10/1
- Transporter Networks: Rearranging the Visual World for Robotic Manipulation2020/10/1