Nicklas Hansen
University of California San Diego
収録論文 27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
- 世界モデルによる汎化可能なロボット挿入マニピュレーション2026/9/23
手首カメラの視覚と固有感覚を統合した単一の世界モデルを最大90の挿入タスクで訓練し、未知形状の物体へのゼロショット挿入を実現した研究。
- FACT: 失敗を考慮した因果的ワールドアクションモデル訓練VLA2026/8/1
ワールドアクションモデルに失敗データを組み込み、行動の結果を予測させることで、将来予測の偏りを減らし、操作タスクの性能を向上させる手法を提案した。
- RoboTALES: タスク整合的なシミュレート未来による推論誘導型ロボットポリシーの学習VLA2026/7/1
事前学習済みビデオ生成モデルをロボット制御に活用する際、想像した未来がタスク意図からずれたり、行動条件付けが不確実になる問題を解決するため、階層的LLMプランナーとVLM批評家を用いてタスク整合的な未来を生成し、ロボットポリシーを学習する単一フレームワークを提案した。
- 世界モデルにおける幻覚は予測可能であり、防止可能である世界モデル2026/6/1
生成的世界モデルが幻覚を起こす現象を、データカバレッジの観点から分析し、幻覚を検出するシグナルと、それを用いたデータ収集・ファインチューニング手法を提案した論文。
- 人間のデモンストレーションからロボットハンドを生成するロボットハンド設計2026/6/1
人間の指先動作データを用いて、ロボットハンドの設計を自動生成するデータ駆動型フレームワークを提案した。
- 大規模マルチタスク世界モデルによる連続制御の学習マルチタスク強化学習2025/11/1
200の多様なタスクで言語条件付き世界モデルを事前学習し、オンライン強化学習で微調整することで、マルチタスク性能とデータ効率を向上させた研究。
- 報酬モデルを用いたソフトハンドの設計学習ソフトロボティクス/設計最適化2025/10/1
遠隔操作データから報酬モデルを学習し、腱駆動ソフトロボットハンドの設計を効率的に最適化するCEM-RMフレームワークを提案。シミュレーションと実機で把持成功率が向上。
- デモンストレーション拡張型報酬・方策・世界モデル学習による多段階マニピュレーションマニピュレーション2025/3/1
視覚入力からの長期的マニピュレーションタスクに対し、多段階の密報酬学習と世界モデルを組み合わせたデモンストレーション活用型強化学習フレームワークDEMO3を提案し、データ効率を大幅に改善した。
- PWM: マルチタスク世界モデルによる方策学習モデルベース強化学習2024/7/1
世界モデルをオフラインデータで事前学習し、一次最適化でタスクごとに10分以内に方策を抽出する連続制御のモデルベース強化学習手法を提案。最大152次元の行動空間や80タスクにスケールし、既存手法を上回る性能を示した。
- 大規模ヒューマンデータを用いた自動運転レースのシミュレーションベンチマーク自動運転レース2024/7/1
Assetto Corsaをベースに自動運転レースアルゴリズムを評価するシミュレーションプラットフォームを構築し、強化学習やMPCのベンチマークと人間ドライバーのデータセットを公開した。
- 視覚強化学習における無制限データ拡張のレシピ視覚強化学習2024/5/1
視覚ベースの強化学習において、任意のデータ拡張を安定して適用できる汎用的な手法SADAを提案し、訓練の安定性と汎化性能を大幅に向上させた。
- 階層型ワールドモデルによる視覚ベース全身ヒューマノイド制御全身制御2024/5/1
視覚観測から56自由度ヒューマノイドの全身制御を強化学習で実現するため、高レベルエージェントが視覚に基づきコマンドを生成し低レベルエージェントが実行する階層型ワールドモデルを提案した。
- Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models2023/10/1
- TD-MPC2: Scalable, Robust World Models for Continuous Control2023/10/1
- Finetuning Offline World Models in the Real World2023/10/1
- MoDem-V2: Visuo-Motor World Models for Real-World Robot Manipulation2023/9/1
- GNFactor: Multi-Task Real Robot Learning with Generalizable Neural Feature Fields2023/8/1
- On Pre-Training for Visuo-Motor Control: Revisiting a Learning-from-Scratch Baseline2022/12/1
- MoDem: Accelerating Visual Model-Based Reinforcement Learning with Demonstrations2022/12/1
- On the Feasibility of Cross-Task Transfer with Model-Based Reinforcement Learning2022/10/1
- Visual Reinforcement Learning with Self-Supervised 3D Representations2022/10/1
- Graph Inverse Reinforcement Learning from Diverse Videos2022/7/1
- Temporal Difference Learning for Model Predictive Control2022/3/1
- Look Closer: Bridging Egocentric and Third-Person Views with Transformers for Robotic Manipulation2022/1/1
- Stabilizing Deep Q-Learning with ConvNets and Vision Transformers under Data Augmentation2021/7/1
- Learning Vision-Guided Quadrupedal Locomotion End-to-End with Cross-Modal Transformers2021/7/1
- Self-Supervised Policy Adaptation during Deployment2020/7/1