Nikhil Sobanbabu
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ヒューマノイド制御ロボット学習基盤全身操作sim2realロコマニピュレーション歩行
※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
- FADA: ダイナミクス整合による少数ショット領域適応を用いたヒューマノイド制御ヒューマノイド制御2026/6/1
ヒューマノイド制御における領域間のダイナミクス不整合に対処するため、プランナーと逆動力学モデルを分離し、少数の実機データでIDMのみを微調整するフレームワークを提案した。
- RIO: クロスエンボディメントロボット学習のための柔軟なリアルタイムロボットI/Oロボット学習基盤2026/5/1
多様なロボットハードウェアと形態に対応した、柔軟で軽量なロボット制御・遠隔操作・データ整形・センサ設定・ポリシー展開のためのオープンソースPythonフレームワークを提案し、VLAモデルの展開と微調整を実証した。
- HDMI: 人間の動画から対話型ヒューマノイド全身制御を学習全身操作2025/9/1
単眼RGB動画から人間と物体の軌道を抽出・再ターゲットし、強化学習でヒューマノイドの全身物体操作スキルを学習、実機にゼロショット展開するフレームワーク。
- 能動探索を用いたサンプリングベースシステム同定による脚ロボットのSim2Real学習sim2real2025/5/1
脚ロボットの物理パラメータを並列サンプリングで同定し、フィッシャー情報量を最大化する能動探索で実世界データを収集することで、シミュレーションと実機のギャップを縮め、移動タスクの性能を42〜63%向上させた。
- 嗜好オラクル誘導マルチモード方策による動的二足歩行ロコマニピュレーションロコマニピュレーション2024/10/1
ハイブリッドオートマトンをオラクルとして用い、嗜好報酬でモード遷移列を誘導することで、サッカーや箱移動などの動的全身ロコマニピュレーションを単一方策で学習する手法を提案。
- OGMP: オラクル誘導マルチモード方策による俊敏で多用途なロボット制御歩行2024/3/1
訓練中に閉ループで状態参照を生成する「オラクル」を導入し、タスク非依存の方策最適化と少数のモード・遷移の学習で無限ホライズンタスクを実現。二足ロボットHECTORのパルクールとダイビングで実機転移に成功。