Rosario Scalise

収録論文 14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

• VAMOS：能力に応じて調整可能な階層型視覚-言語-行動モデルによる誘導可能なナビゲーション
  ナビゲーション2025/10/1

  意味的計画と身体性の接地を分離した階層型VLAを提案し、車輪・脚型ロボット間のクロス身体性ナビゲーションと自然言語による誘導を実現した。

• 非専門家データを活用したオフライン強化学習による模倣学習のロバスト化
  模倣学習/オフライン強化学習2025/10/1

  非専門家データ（プレイデータや不完全なデモ）をオフライン強化学習で活用し、模倣学習ポリシーの回復性と汎化性能を高める手法を提案。

• 観測からの計画のためのモデル予測敵対的模倣学習
  模倣学習/計画2025/7/1

  逆強化学習のポリシーをモデル予測制御に置き換え、観測のみのデモから計画器をエンドツーエンドで学習する手法を提案し、サンプル効率や汎化性能の向上を示した。

• 長距離ナビゲータ（LRN）：メトリックマップを超えてロボットの計画視野を拡張
  ナビゲーション2025/4/1

  カメラ画像から「進めるフロンティア」を学習し、屋外ナビゲーションの計画視野を拡張する手法を提案。ラベルなし動画で学習でき、既存スタックに組み込むと人的介入と意思決定時間を削減。

• 親による指導：進化的蒸留による効率的な生涯学習
  生涯学習2025/3/1

  強化学習・模倣学習・共進化的エージェント地形カリキュラムを組み合わせ、エージェントが複雑なタスクを通じて継続的に進化し、多様性と専門性のバランスを取りながら生涯学習を実現する枠組みを提案した。

• Wheeled Lab：低コスト・オープンソース車輪型ロボティクスのためのモダンなSim2Real
  sim2real2025/2/1

  オープンソースの車輪型ロボットとIsaac Labを統合したエコシステムを構築し、ドリフト制御・起伏走行・視覚ナビゲーションのゼロショット方策を実現した。

• 不連続地形における俊敏な連続跳躍
  歩行2024/9/1

  四足歩行ロボットが階段や飛び石などの不連続地形で、高さ予測・強化学習・モデルベース制御を組み合わせて俊敏かつ連続的に跳躍できる階層型フレームワークを開発した。

• DROID: 大規模実環境ロボットマニピュレーションデータセット
  マニピュレーション2024/3/1

  北米・アジア・欧州の50名が12ヶ月かけて564シーン・84タスクで収集した76k軌道・350時間のロボット操作データセットを構築し、学習ポリシーの性能と汎化性能が向上することを示した。

• Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
  2023/10/1
• Stein Variational Probabilistic Roadmaps
  2021/11/1
• Guided Incremental Local Densification for Accelerated Sampling-based Motion Planning
  2021/4/1
• MuSHR: A Low-Cost, Open-Source Robotic Racecar for Education and Research
  2019/8/1
• Improving Robot Success Detection using Static Object Data
  2019/4/1
• Balancing Shared Autonomy with Human-Robot Communication
  2018/5/1