Phillip Isola
Massachusetts Institute of Technology
収録論文 20本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
sim2real器用操作/事前学習行動クローニングデータ生成/操作画像トークン化
※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
- Neverwhere ビジュアルパルクールベンチマークスイートsim2real2026/9/14
3Dガウススプラッティングで再構成した60以上の都市シーンからなる、視覚移動制御の閉ループ評価環境を構築し、多様なデータの必要性を示した。
- シミュレーションでの視覚的器用さの事前学習器用操作/事前学習2026/8/16
VRヘッドセットを使い、人間がシミュレーション内で物体を操作して収集したデータで、多指ロボットハンドの操作ポリシーを事前学習する手法を提案。実機での微調整により、ゼロから学習するよりも高い性能を達成した。
- オープンデータ・訓練・評価によるスケーラブルな行動クローニング行動クローニング2026/6/1
大規模な遠隔操作データセットABC-130K(3500時間、13万エピソード)とオープンソースのハードウェア・訓練・シミュレーション基盤を公開し、行動クローニングの再現可能な研究基盤を提供した。
- Lucid-XR: ロボット操作のための拡張現実データエンジンデータ生成/操作2026/5/1
XRヘッドセット上で動作する物理シミュレーションとビデオ生成を組み合わせ、多様な合成データを生成してロボットの視覚ポリシーを訓練し、実環境へのゼロショット転移を実現する。
- スケーラブルなReal2Sim:ロボットのピック&プレースによる物理を考慮したアセット生成sim2real2025/3/1
ロボットの関節トルクセンサと外部カメラのみを用いて、実物体の形状・衝突形状・慣性パラメータを自動推定し、シミュレーション可能なアセットを生成するReal2Simパイプラインを提案。
- 生成画像から学ぶ視覚的パルクールsim2real2024/11/1
生成モデルでロボット視点の多様な画像列を合成し、シミュレーションで訓練した四足ロボットが実世界のRGBカメラのみでゼロショットにパルクールを実行できるようにした。
- 再帰的割り当てによる適応的可変長画像トークン化画像トークン化2024/11/1
画像の情報量に応じて32〜256個のトークン数を再帰的に増減させる可変長トークナイザを提案し、再構成誤差とFIDで有効性を検証した。
- LangNav: Language as a Perceptual Representation for Navigation2023/10/1
- Distilled Feature Fields Enable Few-Shot Language-Guided Manipulation2023/8/1
- MIRA: Mental Imagery for Robotic Affordances2022/12/1
- NeRF-Supervision: Learning Dense Object Descriptors from Neural Radiance Fields2022/3/1
- OPEn: An Open-ended Physics Environment for Learning Without a Task2021/10/1
- Learning to See before Learning to Act: Visual Pre-training for Manipulation2021/7/1
- Curious Representation Learning for Embodied Intelligence2021/5/1
- INeRF: Inverting Neural Radiance Fields for Pose Estimation2020/12/1
- Noisy Agents: Self-supervised Exploration by Predicting Auditory Events2020/7/1
- Experience-Embedded Visual Foresight2019/11/1
- Omnipush: accurate, diverse, real-world dataset of pushing dynamics with RGB-D video2019/10/1
- Learning to Control Self-Assembling Morphologies: A Study of Generalization via Modularity2019/2/1
- Combining Self-Supervised Learning and Imitation for Vision-Based Rope Manipulation2017/3/1