Roozbeh Mottaghi

収録論文 34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

• ADAPT: あらゆるタスクの選好を能動的に発見・適応する手法
  VLA2025/4/1

  ユーザーの選好を能動的な質問で引き出しながら家事タスクを遂行するベンチマークADAPTと、そのためのLLM訓練手法Reflection-DPOを提案。

• PARTNR: 家庭内協働タスクにおける計画と推論のベンチマーク
  マルチエージェント協働2024/11/1

  人間とロボットの家庭内協働を評価するため、LLMとシミュレーションを組み合わせて10万件の自然言語タスクからなる大規模ベンチマークを構築し、最先端LLMの協調・計画能力の限界を明らかにした。

• 状況依存型指示追従
  指示追従2024/7/1

  人間がその場で発する曖昧で時間的に変化する指示を、過去の行動や文脈から解釈してロボットが実行する「状況依存型指示追従」を提案し、既存のEIFモデルが人間の意図を十分に理解できないことを示した。

• 家庭内でのオープンワールド移動マニピュレーションに向けて：NeurIPS 2023 HomeRobotオープン語彙移動マニピュレーションチャレンジからの教訓
  移動マニピュレーション2024/7/1

  家庭環境で任意の物体を見つけて任意の場所に置くオープン語彙移動マニピュレーションのベンチマークを提案し、NeurIPS 2023コンペを実施。シミュレーションと実世界で評価し、成功チームに共通するエラー検出・回復と知覚・意思決定の統合の重要性を示した。

• Track2Act: インターネット動画からの点トラック予測による汎化可能なロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2024/5/1

  ウェブ上の人間やロボットの動画から画像内の点の動きを予測し、それを物体の剛体変換に変換してロボットの手先軌道を生成することで、未見の物体や場面でも適応なしに操作できる汎用的なマニピュレーション手法を提案した。

• GOAT-Bench: マルチモーダル生涯ナビゲーションのベンチマーク
  ナビゲーション2024/4/1

  カテゴリ名・言語記述・画像など様々な形式の目標に対応する万能ナビゲーションタスク「GOAT」のベンチマークを提案し、RLやモジュラー手法を評価した。

• GOAT: GO to Any Thing
  2023/11/1
• Habitat 3.0: A Co-Habitat for Humans, Avatars and Robots
  2023/10/1
• Galactic: Scaling End-to-End Reinforcement Learning for Rearrangement at 100k Steps-Per-Second
  2023/6/1
• HomeRobot: Open-Vocabulary Mobile Manipulation
  2023/6/1
• Moving Forward by Moving Backward: Embedding Action Impact over Action Semantics
  2023/4/1
• ENTL: Embodied Navigation Trajectory Learner
  2023/4/1
• Navigating to Objects Specified by Images
  2023/4/1
• ProcTHOR: Large-Scale Embodied AI Using Procedural Generation
  2022/6/1
• What do navigation agents learn about their environment?
  2022/6/1
• Object Manipulation via Visual Target Localization
  2022/3/1
• Continuous Scene Representations for Embodied AI
  2022/3/1
• Interactron: Embodied Adaptive Object Detection
  2022/2/1
• RobustNav: Towards Benchmarking Robustness in Embodied Navigation
  2021/6/1
• ManipulaTHOR: A Framework for Visual Object Manipulation
  2021/4/1
• Pushing it out of the Way: Interactive Visual Navigation
  2021/4/1
• Visual Room Rearrangement
  2021/3/1
• Factorizing Perception and Policy for Interactive Instruction Following
  2020/12/1
• Rearrangement: A Challenge for Embodied AI
  2020/11/1
• AllenAct: A Framework for Embodied AI Research
  2020/8/1
• ObjectNav Revisited: On Evaluation of Embodied Agents Navigating to Objects
  2020/6/1
• Learning About Objects by Learning to Interact with Them
  2020/6/1
• RoboTHOR: An Open Simulation-to-Real Embodied AI Platform
  2020/4/1
• ALFRED: A Benchmark for Interpreting Grounded Instructions for Everyday Tasks
  2019/12/1
• AAAI-2019 Workshop on Games and Simulations for Artificial Intelligence
  2019/3/1
• Learning to Learn How to Learn: Self-Adaptive Visual Navigation Using Meta-Learning
  2018/12/1
• Visual Semantic Navigation using Scene Priors
  2018/10/1
• On Evaluation of Embodied Navigation Agents
  2018/7/1
• Visual Semantic Planning using Deep Successor Representations
  2017/5/1