Rutav Shah

収録論文 11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

• 視覚運動ポリシーの短期記憶を拡張し長期的タスクを実現
  模倣学習2026/6/1

  本論文は、模倣学習による視覚運動ポリシーに短期記憶を効果的に組み込むためのアーキテクチャPRISMを提案し、新しいベンチマークReMemBenchで評価した。

• 長期的ロボット制御のための視覚運動ポリシーにおける記憶検索
  VLA2026/6/1

  部分観測環境での長期タスクを可能にするため、注意機構を用いた記憶検索を備えた視覚運動ポリシーHALOを提案。VLMの事前知識を活用して誤相関を抑え、記憶誤差の蓄積を軽減する。

• MimicDroid: 人間の遊び動画からの文脈内学習によるヒューマノイドロボット操作
  VLA2025/9/1

  人間の遊び動画のみを訓練データとして、ヒューマノイドが新しい操作タスクを数例の動画から効率的に学習できる文脈内学習手法を提案し、実世界で成功率を約2倍に向上させた。

• Casper: 視覚言語モデルによる多様な意図推論を実現する支援型遠隔操作
  遠隔操作2025/6/1

  視覚言語モデルの常識知識を活用し、ユーザーの操作入力から多様な意図をリアルタイムに推論して、長期的な移動マニピュレーション作業を支援する遠隔操作システムを提案した。

• SCIZOR: 大規模模倣学習のための自己教師ありデータキュレーション
  模倣学習2025/5/1

  模倣学習データから低品質な状態行動ペアを自己教師ありで除去し、少ないデータで性能を平均15.4%向上させる手法を提案。

• BUMBLE: 視覚言語モデルによる建物全体の移動マニピュレーションのための推論と行動の統合
  移動マニピュレーション2024/10/1

  建物規模の長期的な移動マニピュレーションタスクに取り組むため、視覚言語モデルを基盤に開放世界RGBD知覚、粗から細への運動スキル、二層メモリを統合したフレームワークBUMBLEを提案し、70試行で平均47.1%の成功率を達成した。

• LOTUS: Continual Imitation Learning for Robot Manipulation Through Unsupervised Skill Discovery
  2023/11/1
• RoboHive: A Unified Framework for Robot Learning
  2023/10/1
• Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
  2023/10/1
• MUTEX: Learning Unified Policies from Multimodal Task Specifications
  2023/9/1
• RRL: Resnet as representation for Reinforcement Learning
  2021/7/1