Mike Lambeta
収録論文 16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
- OSMO: 人間からロボットへの技能転移のためのオープンソース触覚グローブ触覚2025/12/1
人間とロボットの両方が同じ触覚グローブを装着し、人間の触覚データから直接ロボット政策を学習することで、接触を伴う拭き取り作業を72%の成功率で実現した。
- スマートレンズから器用さを獲得：日常環境での人間デモによる多指ロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/11/1
Aria Gen 2グラスで日常環境の人間の手の動きを収集し、ロボットデータなしで多指ハンドの3D点ベース方策を学習するフレームワークAINAを提案。
- ピクセルを超えた触覚：ロボットマニピュレーションのためのマルチセンサリ触覚表現触覚2025/6/1
画像・音・動き・圧力の4つの触覚モダリティを自己教師あり学習で統合した表現Sparsh-Xを提案し、模倣学習やsim-to-real適応において成功率とロバスト性を大幅に向上させた。
- 巧みなロボットハンドの触覚スキン向け自己教師あり知覚触覚2025/5/1
磁気触覚スキンを持つロボットハンド全体の触覚と運動履歴から自己教師あり学習で汎用表現を獲得し、状態推定や方策学習の性能を大幅に向上させた。
- 動的照明と画像融合による視覚ベース触覚センサの強化触覚2025/4/1
視覚ベース触覚センサにおいて、複数の照明パターンで撮影した画像を融合することで、コントラストや鮮明さを改善し、センシング品質を高める手法を提案した。
- DexterityGen：前例のない器用さを実現する基盤コントローラマニピュレーション2025/2/1
強化学習で大規模な器用な動作プリミティブを事前学習し、それを基に基盤コントローラを訓練。人間の遠隔操作をプロンプトとして実世界で高度な器用操作を実現する。
- 単純な技能から複雑な技能へ：ハンド内物体再配向の事例マニピュレーション2025/1/1
既存の回転スキルを再利用した階層的方策により、シミュレーションから実世界への転移が容易で外乱に頑健なハンド内物体再配向を実現し、固有感覚情報と低レベルスキル予測から物体姿勢を推定する手法も提案した。
- 人工多モーダル指先による触覚のデジタル化触覚2024/11/1
高解像度センサとオンデバイスAIを備えた半球状の人工指先を開発し、触覚・振動・熱・匂いを多モーダルに検出できることを示した論文。
- Sparsh: 視覚ベース触覚センシングのための自己教師あり触覚表現触覚2024/10/1
視覚ベース触覚センサ向けに、460k以上の触覚画像を用いたマスク付き自己蒸留による自己教師あり事前学習で汎用触覚表現を獲得し、標準ベンチマークTacBenchで従来のタスク・センサ特化型学習を平均95.1%上回った。
- 光ファイバーバンドルを用いた視覚ベース触覚センサの小型化触覚2024/3/1
光ファイバーバンドルを利用して、人間の指先より小さい直径15mmの視覚ベース触覚センサを開発し、前立腺の硬さを臨床的に識別できることを示した。
- A Touch, Vision, and Language Dataset for Multimodal Alignment2024/2/1
- Neural feels with neural fields: Visuo-tactile perception for in-hand manipulation2023/12/1
- General In-Hand Object Rotation with Vision and Touch2023/9/1
- PyTouch: A Machine Learning Library for Touch Processing2021/5/1
- TACTO: A Fast, Flexible, and Open-source Simulator for High-Resolution Vision-based Tactile Sensors2020/12/1
- DIGIT: A Novel Design for a Low-Cost Compact High-Resolution Tactile Sensor with Application to In-Hand Manipulation2020/5/1