Marius Memmel
収録論文 11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
- ManiFlow：一貫性フロー学習による汎用ロボットマニピュレーションポリシーマニピュレーション2025/9/1
視覚・言語・固有感覚入力を条件に、一貫性フロー学習で1〜2ステップの高精度なロボット動作生成を実現する汎用模倣学習ポリシーを提案。
- PEEK: ロボットマニピュレーションポリシーのゼロショット汎化のための誘導と最小画像表現マニピュレーション2025/9/1
VLMを使ってエンドエフェクタ経路とタスク関連マスクを予測し、ポリシーに必要な最小限の手がかりを与えることで、シミュレーションのみで訓練したポリシーの実世界ゼロショット汎化を大幅に向上させる手法を提案。
- VLMをロボット向けに：低レベル手順推論の自己批判的蒸留VLA2025/7/1
小さな視覚言語モデルが外部教師なしで自己批判・修正・検証を繰り返し、ロボット実行可能な手順計画を生成する自己改善フレームワークを提案。
- DRAWER: 実環境のリアリズムを備えたデジタル再構築と関節構造の再現sim2real2025/4/1
室内シーンの動画から、細部まで再現されたフォトリアルで操作可能なデジタル環境を自動生成するフレームワークを提案し、ゲーム制作やロボティクスのsim-to-real転移に応用した。
- HAMSTER: オープンワールドロボット操作のための階層型行動モデルVLA2025/2/1
高レベルVLMが粗い2D経路を予測し、低レベル3D制御ポリシーが精密操作を行う階層型VLAモデルを提案。非ドメインデータを活用し、実機でのオープンワールド汎化を実現する。
- STRAP: 拡張方策学習のためのロボットサブ軌道検索模倣学習2024/12/1
大規模なロボットデータからサブ軌道単位で関連データを検索し、テスト時に方策を適応的に学習する手法を提案。
- URDFormer: 実世界画像から関節構造を持つシミュレーション環境を構築するパイプラインsim2real2024/5/1
実世界の画像から関節構造や物理特性を推定し、シミュレーションシーンを自動生成するURDFormerを提案。テキストから画像生成モデルを活用して学習データを生成し、大規模でリアルなシーン構築を可能にした。
- ASID: ロボットマニピュレーションにおけるシステム同定のための能動的探索マニピュレーション2024/4/1
少量の実世界データを用いてシミュレータを自律的に改良し、正確な制御戦略を計画する学習システムを提案。
- 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 Models2023/10/1
- Modality-invariant Visual Odometry for Embodied Vision2023/5/1