Robert Platt

収録論文 65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

• アクションマップポリシー：ピクセル分類による3D閉ループ操作の学習
  マニピュレーション2026/7/1

  ロボットの操作行動をカメラ画像平面上のピクセル位置として分類問題に変換し、高次元で多峰性の行動を効率的に学習する手法を提案。拡散ポリシーより高速で高精度な推論を実現。

• Pix2Act: 等変オーグメンテーションを用いた画像空間操作ポリシー
  マニピュレーション2026/7/1

  カメラ平面上の2D軌跡として操作行動を表現し、三角測量でエンドエフェクタの姿勢を復元する模倣学習手法を提案。観測と行動を同じ座標系に揃えることで等変変換を可能にし、汎化性能を向上させた。

• 触覚等変性を利用した残差回転補正
  触覚2025/11/1

  触覚センサのSO(2)対称性を利用し、少ないデータで物体の回転を補正する等変ネットワークを提案。実機で未学習の把持姿勢にも汎化する。

• 物体中心表現による汎化可能な階層的スキル学習
  マニピュレーション2025/10/1

  物体中心のスキルプリミティブを介して視覚言語モデルと低次視覚運動ポリシーを橋渡しし、少ないデモでロボット操作の汎化とサンプル効率を大幅に向上させる階層的学習フレームワークを提案。

• クレブシュ・ゴルダン変換器：高速で大域的な同変アテンション
  同変Transformer2025/9/1

  SO(3)の既約表現上でのクレブシュ・ゴルダン畳み込みにより、全次数の同変特徴を扱いつつO(N log N)の大域アテンションを実現したTransformerを提案。n体シミュレーションやロボット把持などで既存手法より高精度・高速・省メモリを達成。

• 同変目標条件付きコントラスティブ強化学習
  強化学習2025/7/1

  目標条件付き操作タスクの回転対称性を活用し、同変制約を導入したコントラスティブ強化学習を提案。サンプル効率と空間汎化を改善し、オフライン設定にも拡張。

• EquAct: 開ループロボット操作のためのSE(3)同変マルチタスクトランスフォーマ
  マニピュレーション2025/5/1

  言語条件付き3D操作ポリシーにSE(3)同変性を組み込み、シーン変換に対する空間汎化性能を向上させたマルチタスクトランスフォーマを提案。

• 拡散ポリシーに对称性を組み込むための実践的ガイド
  VLA2025/5/1

  拡散ポリシーに完全な同変設計を必要とせず、不変表現や同変視覚エンコーダ、フレーム平均化などの実践的手法で対称性の利点を組み込む方法を検討し、その有効性を実験的に示した。

• 球面投影による3D同変視覚運動ポリシー学習
  VLA2025/5/1

  単眼RGB画像から球面に特徴を投影し、点群再構成なしでSO(3)同変な拡散ポリシーを学習する手法を提案。

• 等変モデルと把持スコア最適化によるプッシュ・把持方策学習
  マニピュレーション2025/4/1

  SE(2)等変性を取り入れたネットワークと把持スコア最適化により、散らかった環境でのプッシュと把持を統合的に学習する手法を提案し、シミュレーションと実機で成功率を大幅に改善した。

• フレーム転送による階層的同変方策
  マニピュレーション2025/2/1

  高レベル方策の出力を低レベル方策の座標フレームとして用いるフレーム転送インターフェースを提案し、両階層にドメイン対称性を組み込んだ階層的同変方策を実現した。複雑なロボットマニピュレーションで最先端性能を達成。

• 粗から細への3Dキーフレームトランスポーター
  マニピュレーション2025/2/1

  キーフレーム模倣学習における双同変対称性を利用し、把持物体とシーンの特徴の相互相関で行動を評価するTransporter Networksベースの手法を提案。粗から細へのSE(3)行動評価により、シミュレーションで10%以上、実機実験で平均55%の性能向上を達成した。

• 目標対比報酬による実機ロボット強化学習
  強化学習2024/10/1

  人間や他ロボットの行動なし動画から密な報酬関数を学習し、実機ロボットの強化学習を効率化する手法GCRを提案。

• MATCH POLICY：点群位置合わせから操作ポリシーへのシンプルなパイプライン
  マニピュレーション2024/9/1

  ピック＆プレースの対象をデモと点群位置合わせで対応付けることで、学習なしに高精度な操作ポリシーを実現する手法を提案。

• 部分観測下における同変強化学習
  強化学習2024/8/1

  部分観測環境で群対称性の同変性をニューラルネットに組み込み、過去の解を再利用することでサンプル効率と性能を高める強化学習手法を提案した。

• ThinkGrasp: 散乱環境での戦略的パーツ把持のための視覚言語システム
  マニピュレーション2024/7/1

  GPT-4oの文脈推論を活用し、散乱環境で対象物を段階的に露出させて把持するプラグアンドプレイの視覚言語把持システムを開発した。

• 同変拡散ポリシー
  模倣学習2024/7/1

  拡散モデルを用いた模倣学習にSO(2)同変性を導入し、ノイズ除去関数のサンプル効率と汎化性能を向上させる手法を提案。

• OrbitGrasp: SE(3)同変な把持学習
  マニピュレーション2024/7/1

  点群入力からSE(3)把持姿勢を検出するため、球面調和基底で連続的な把持品質関数を学習するSE(3)同変モデルを提案し、シミュレーションと実機で性能を向上させた。

• 同変オフライン強化学習
  オフラインRL2024/6/1

  ロボット操作タスクを回転対称問題として捉え、SO(2)同変ニューラルネットワークをオフラインRL（CQL・IQL）に導入し、少数のデモンストレーションでも性能が向上することを示した。

• 想像ポリシー：生成的点群モデルを用いたマニピュレーションポリシーの学習
  マニピュレーション2024/6/1

  目標状態の点群を生成し、剛体動作推定で行動に変換するマルチタスク・キーフレームポリシーを提案。RLbenchで高性能を示し、実機でも検証した。

• テキスト・視覚関連性と同変言語マッピングによる効率的で堅牢な言語条件付きマニピュレーションの学習
  言語条件付きマニピュレーション2024/6/1

  事前学習済み視覚言語モデルと同変言語マッピングを組み合わせ、少ないロボットデータで言語指示に基づく操作を高精度かつ堅牢に実現する手法GEMを提案。

• Fourier Transporter: Bi-Equivariant Robotic Manipulation in 3D
  2024/1/1
• Leveraging Symmetries in Pick and Place
  2023/8/1
• Symmetric Models for Visual Force Policy Learning
  2023/8/1
• One-shot Imitation Learning via Interaction Warping
  2023/6/1
• On Robot Grasp Learning Using Equivariant Models
  2023/6/1
• Edge Grasp Network: A Graph-Based SE(3)-invariant Approach to Grasp Detection
  2022/11/1
• The Surprising Effectiveness of Equivariant Models in Domains with Latent Symmetry
  2022/11/1
• Leveraging Fully Observable Policies for Learning under Partial Observability
  2022/11/1
• Grasp Learning: Models, Methods, and Performance
  2022/11/1
• SEIL: Simulation-augmented Equivariant Imitation Learning
  2022/11/1
• Graph-Structured Policy Learning for Multi-Goal Manipulation Tasks
  2022/7/1
• Visual Foresight With a Local Dynamics Model
  2022/6/1
• BulletArm: An Open-Source Robotic Manipulation Benchmark and Learning Framework
  2022/5/1
• Efficient and Accurate Candidate Generation for Grasp Pose Detection in SE(3)
  2022/4/1
• Hierarchical Reinforcement Learning under Mixed Observability
  2022/4/1
• Tactile Pose Estimation and Policy Learning for Unknown Object Manipulation
  2022/3/1
• $\mathrm{SO}(2)$-Equivariant Reinforcement Learning
  2022/3/1
• On-Robot Learning With Equivariant Models
  2022/3/1
• Equivariant Transporter Network
  2022/2/1
• Factored World Models for Zero-Shot Generalization in Robotic Manipulation
  2022/2/1
• Sample Efficient Grasp Learning Using Equivariant Models
  2022/2/1
• Equivariant $Q$ Learning in Spatial Action Spaces
  2021/10/1
• Action Priors for Large Action Spaces in Robotics
  2021/1/1
• Learning Bayes Filter Models for Tactile Localization
  2020/11/1
• Robotic Pick-and-Place With Uncertain Object Instance Segmentation and Shape Completion
  2020/10/1
• Policy learning in SE(3) action spaces
  2020/10/1
• Belief-Grounded Networks for Accelerated Robot Learning under Partial Observability
  2020/10/1
• Learning visual servo policies via planner cloning
  2020/5/1
• Learning Manipulation Skills Via Hierarchical Spatial Attention
  2019/4/1
• AutOTranS: an Autonomous Open World Transportation System
  2018/10/1
• Towards Assistive Robotic Pick and Place in Open World Environments
  2018/9/1
• Adapting control policies from simulation to reality using a pairwise loss
  2018/7/1
• Learning 6-DoF Grasping and Pick-Place Using Attention Focus
  2018/6/1
• Deictic Image Maps: An Abstraction For Learning Pose Invariant Manipulation Policies
  2018/6/1
• Hierarchical Reinforcement Learning with Hindsight
  2018/5/1
• Learning Multi-Level Hierarchies with Hindsight
  2017/12/1
• Pick and Place Without Geometric Object Models
  2017/7/1
• Learning a visuomotor controller for real world robotic grasping using simulated depth images
  2017/6/1
• Grasp Pose Detection in Point Clouds
  2017/6/1
• Open World Assistive Grasping Using Laser Selection
  2016/9/1
• Viewpoint Selection for Grasp Detection
  2016/9/1
• High precision grasp pose detection in dense clutter
  2016/3/1
• Using Geometry to Detect Grasps in 3D Point Clouds
  2015/1/1
• Localizing Grasp Affordances in 3-D Points Clouds Using Taubin Quadric Fitting
  2013/11/1