Priya Sundaresan

Stanford University

収録論文 21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

• MessyMem: モバイルマニピュレーションのための経験から学ぶ永続メモリ
  マニピュレーション2026/9/14

  モバイルマニピュレータが過去の経験を永続的に記憶し、物体や場所の知識を再利用できるメモリシステムを提案。25タスクの連続シミュレーションで高いタスク進捗を達成した。

• VIA: ロボット制御のための視覚インターフェースエージェント
  ロボット制御2026/7/1

  既存の基盤モデルをロボット制御に活用する新しいフレームワークVIAを提案。ロボットをブラウザベースの3Dインターフェースを通じて操作するエージェントとして扱い、スクリーンショットとコマンドでタスクをゼロショットで実行する。

• HoMeR: ハイブリッド模倣と全身制御による実環境モバイルマニピュレーションの学習
  モバイルマニピュレーション2025/6/1

  全身制御と絶対/相対のハイブリッド行動を組み合わせ、家庭内でのモバイルマニピュレーションを少数のデモで学習する模倣学習フレームワークを提案。

• モーショントラック：少数ショット模倣学習における人間-ロボット転移のための統一表現
  模倣学習2025/1/1

  人間の手とロボットのエンドエフェクタの動きを画像上の短い2D軌跡（モーショントラック）として統一的に表現し、少数の人間動画とロボット実演から模倣学習ポリシーを訓練する手法を提案。実世界4タスクで86.5%の成功率を達成。

• 注目点を活用したハイブリッド模倣学習
  模倣学習2024/12/1

  点群からタスクに関連する注目点を推定し、遠距離移動はウェイポイント、精密動作は手首画像からの密な動作で予測する模倣学習手法を提案。

• FLAIR: 長期的な取得による現実的な食事の摂食支援
  摂食支援ロボティクス2024/7/1

  基盤モデルとパラメータ化されたスキルライブラリを活用し、多様な食品を含む現実的な食事をユーザーの好みに合わせて効率的に摂食させる長期的な支援システムを開発した。

• RT-Sketch: 手描きスケッチによる目標条件付き模倣学習
  模倣学習2024/3/1

  手描きスケッチを目標指定に用いる操作ポリシーを提案し、言語や画像条件よりも曖昧さや視覚的妨害に頑健であることを示した。

• RT-Trajectory: Robotic Task Generalization via Hindsight Trajectory Sketches
  2023/11/1
• Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
  2023/10/1
• Learning Sequential Acquisition Policies for Robot-Assisted Feeding
  2023/9/1
• KITE: Keypoint-Conditioned Policies for Semantic Manipulation
  2023/6/1
• In-Mouth Robotic Bite Transfer with Visual and Haptic Sensing
  2022/11/1
• Learning Visuo-Haptic Skewering Strategies for Robot-Assisted Feeding
  2022/11/1
• DiffCloud: Real-to-Sim from Point Clouds with Differentiable Simulation and Rendering of Deformable Objects
  2022/4/1
• A Bayesian Treatment of Real-to-Sim for Deformable Object Manipulation
  2021/12/1
• Untangling Dense Non-Planar Knots by Learning Manipulation Features and Recovery Policies
  2021/7/1
• Disentangling Dense Multi-Cable Knots
  2021/6/1
• Untangling Dense Knots by Learning Task-Relevant Keypoints
  2020/11/1
• MMGSD: Multi-Modal Gaussian Shape Descriptors for Correspondence Matching in 1D and 2D Deformable Objects
  2020/10/1
• Learning Rope Manipulation Policies Using Dense Object Descriptors Trained on Synthetic Depth Data
  2020/3/1
• Learning Dense Visual Correspondences in Simulation to Smooth and Fold Real Fabrics
  2020/3/1