Robert Lee

収録論文 11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

• GTR: 外観と幾何学的複雑さに基づく未知物体のガウシアンスプラッティング追跡と再構成
  3D再構成/物体追跡2025/5/1

  単眼RGBD動画から未知物体の6自由度追跡と高品質な3D再構成を同時に行う手法を提案。3Dガウシアンスプラッティングと外観・形状のハイブリッド追跡、キーフレーム選択を組み合わせ、対称性や複雑な形状・外観を持つ物体でも頑健に動作する。

• ZeroGrasp: ゼロショット形状復元によるロボット把持
  マニピュレーション2025/4/1

  遮蔽推論と物体間の空間関係を活用し、3D復元と把持姿勢予測を同時に行うフレームワークを提案。大規模合成データセットで学習し、実世界の新規物体にも汎化する。

• 失敗データなしで失敗を検出できるか？模倣学習ポリシーの不確実性を考慮した実行時失敗検出
  マニピュレーション2025/3/1

  模倣学習ポリシーの失敗を、成功データのみから逐次的な分布外検出として捉え、不確実性を定量化するスカラー信号とConformal Predictionで検出する手法FAIL-Detectを提案。

• IMLEポリシー：暗黙的最大尤度推定による高速でサンプル効率の良い視覚運動ポリシー学習
  模倣学習2025/2/1

  暗黙的最大尤度推定（IMLE）に基づく行動クローニング手法を提案し、少ないデモデータで複雑なマルチモーダル行動を学習しつつ、1ステップで行動生成を行うことで拡散ポリシーより97.3%高速な推論を実現した。

• 10回のデモから学ぶ：指向性アフォーダンスフレームによる汎化可能でサンプル効率の良い方策学習
  模倣学習2024/10/1

  指向性アフォーダンスフレームという構造化表現を用いて、わずか10回のデモから汎化性能の高いロボット方策を学習し、長期・複数物体タスクをサブ方策の合成で解決する手法を提案。

• DiffusionNOCS: Managing Symmetry and Uncertainty in Sim2Real Multi-Modal Category-level Pose Estimation
  2024/2/1
• Gravity-aware Grasp Generation with Implicit Grasp Mode Selection for Underactuated Hands
  2023/12/1
• Learning Fabric Manipulation in the Real World with Human Videos
  2022/11/1
• Learning Arbitrary-Goal Fabric Folding with One Hour of Real Robot Experience
  2020/10/1
• Model-free vision-based shaping of deformable plastic materials
  2020/1/1
• Evaluating task-agnostic exploration for fixed-batch learning of arbitrary future tasks
  2019/11/1