Robin Walters
収録論文 36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。
- BCでQ関数を作る：模倣学習からQ値を抽出してロボット上で強化学習を行うロボット学習2026/5/1
模倣学習（BC）のポリシーからQ関数を抽出し、オンライン強化学習でBCとRLの行動をQ値で切り替えることで、効率的なオフラインからオンラインへの学習を実現する手法Q2RLを提案した。
- 黄金のチケット：単一のノイズベクトルで生成ロボットポリシーを改善VLA2026/3/1
事前学習済みの拡散・フローマッチングポリシーに対し、ガウス分布から毎回サンプリングする代わりに固定の初期ノイズ（黄金のチケット）を与えることで、追加学習なしにタスク成功率を向上させる手法を提案。
- 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。
- 球面フーリエ空間におけるSE(3)同変拡散方策マニピュレーション2025/7/1
拡散方策を球面フーリエ空間に埋め込み、シーンの3D変換に応じて軌道を適応させるSE(3)同変な操作方策を提案し、シミュレーションと実機で汎化性能を大幅に向上させた。
- 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。
- 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。
- 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。
- 強化学習と計画のための同変アクションサンプリング強化学習/計画2024/12/1
ロボット操作などの対称性を持つ連続制御タスクにおいて、サンプリングベースの行動選択に同変性を導入し、MPPI計画法に適用することで効率と性能を向上させる手法を提案した。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- Fourier Transporter: Bi-Equivariant Robotic Manipulation in 3D2024/1/1
- Leveraging Symmetries in Pick and Place2023/8/1
- Can Euclidean Symmetry be Leveraged in Reinforcement Learning and Planning?2023/7/1
- One-shot Imitation Learning via Interaction Warping2023/6/1
- On Robot Grasp Learning Using Equivariant Models2023/6/1
- SEIL: Simulation-augmented Equivariant Imitation Learning2022/11/1
- Edge Grasp Network: A Graph-Based SE(3)-invariant Approach to Grasp Detection2022/11/1
- The Surprising Effectiveness of Equivariant Models in Domains with Latent Symmetry2022/11/1
- Integrating Symmetry into Differentiable Planning with Steerable Convolutions2022/6/1
- Probabilistic Symmetry for Multi-Agent Dynamics2022/5/1
- Toward Compositional Generalization in Object-Oriented World Modeling2022/4/1
- On-Robot Learning With Equivariant Models2022/3/1
- $\mathrm{SO}(2)$-Equivariant Reinforcement Learning2022/3/1
- Equivariant Transporter Network2022/2/1
- Sample Efficient Grasp Learning Using Equivariant Models2022/2/1
- Equivariant $Q$ Learning in Spatial Action Spaces2021/10/1
- Trajectory Prediction using Equivariant Continuous Convolution2020/10/1