Roberto Martin-Martin

収録論文 13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

• SimEX: シミュレーション統合型ロボティクス自動研究フレームワーク
  sim2real2026/9/30

  LLMコーディングエージェントがシミュレーション内で試行錯誤してロボットツールボックスを構築し、少数の実機試行でシミュレータを校正しながら実ロボットの操作スキルを効率的に獲得する自動研究フレームワーク。

• CoDex: デモなしで学ぶ構成的手先機能操作
  マニピュレーション2026/6/1

  視覚言語モデルと強化学習を組み合わせ、デモなしでスプレーボトルやグルーガンなどの内部機構を持つ物体を操作する戦略を自律的に発見するフレームワークを提案。

• 幾何基盤モデルが視覚言語行動モデルに与える影響の理解
  VLA/幾何理解2026/5/1

  視覚言語行動モデル(VLA)と3D再構成のための幾何基盤モデル(GFM)の統合について、VLAの幾何理解の欠如を線形プロービングで定量化し、幾何情報を注入する3つのアーキテクチャを比較、さらに非アーキテクチャ的選択の影響を分析した。

• シンプルな手法で十分：VLAモデルは強化学習による自然な継続学習者である
  VLA2026/3/1

  大規模事前学習済みVLAモデルの継続強化学習を体系的に検証し、LoRAを用いた単純な逐次ファインチューニングが破滅的忘却をほとんど起こさず、複雑な継続学習手法を上回ることを示した。

• RoboArena：汎用ロボットポリシーの分散型実世界評価
  ロボット評価/ベンチマーク2025/6/1

  評価者ネットワークが自由にタスクと環境を選び、ペア比較の二重盲検評価を集約することで、汎用ロボットポリシーをスケーラブルかつ公平にランキングする手法を提案し、7機関・600以上の実機評価で有効性を示した。

• FLaRe: 大規模強化学習ファインチューニングによる熟達した適応型ロボットポリシー
  VLA2024/9/1

  事前学習済みロボットポリシーを大規模強化学習でファインチューニングし、未見環境での長期的移動操作タスクの成功率を大幅に向上させ、新しい身体や行動への迅速な適応を実現した。

• ELDEN: Exploration via Local Dependencies
  2023/10/1
• M-EMBER: Tackling Long-Horizon Mobile Manipulation via Factorized Domain Transfer
  2023/5/1
• Greedy Hierarchical Variational Autoencoders for Large-Scale Video Prediction
  2021/3/1
• Probabilistic Visual Navigation with Bidirectional Image Prediction
  2020/3/1
• HRL4IN: Hierarchical Reinforcement Learning for Interactive Navigation with Mobile Manipulators
  2019/10/1
• Deep Visual MPC-Policy Learning for Navigation
  2019/3/1
• VUNet: Dynamic Scene View Synthesis for Traversability Estimation using an RGB Camera
  2018/6/1