Siddhant Haldar
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
- Point Bridge: クロスドメイン方策学習のための3D表現sim2real2026/1/1
VLMで抽出した点群表現とTransformer方策を用い、合成データのみで実世界マニピュレーションのゼロショットsim-to-real転移を実現するフレームワーク。
- 触覚は視覚の終わるところから始まる：接触を伴う操作のための汎化可能な方策マニピュレーション2025/6/1
視覚言語モデルで物体を定位し、視覚と触覚を用いた局所的な方策で接触を伴う操作を行うViTaLを提案し、未知環境で約90%の成功率を達成した。
- 力触覚を感じろ：人間の接触から学ぶ力制御マニピュレーション触覚2025/6/1
触覚グローブと視覚から人間の力加減を学習し、触覚センサ付きロボットアームで力に敏感なマニピュレーションを実現するシステムを提案。
- EgoZero: スマートグラスからのロボット学習模倣学習2025/5/1
スマートグラスで撮影した人間の作業デモのみからロボットのマニピュレーション方策を学習し、実機へゼロショット転移させる手法を提案。
- ポイントポリシー：ロボットマニピュレーションのためのキーポイントによる観測と行動の統合マニピュレーション2025/2/1
人間のデモ動画のみからロボット方策を学習する手法を提案し、キーポイントで物体状態を表現することで実世界8タスクで大幅な性能向上を達成した。
- P3-PO: ロボット方策の視覚空間汎化のための指示的点事前分布マニピュレーション2024/12/1
人間が1枚のデモ画像上で指定した意味的な点を既存の視覚モデルでデータセット全体に伝播させ、その点を状態表現として方策学習に用いることで、新しい物体や混雑環境への汎化性能を大幅に向上させた研究。
- 未校正の触覚スキンによる精密で接触の多いマニピュレーションの学習触覚2024/10/1
磁気スキンセンサを視覚情報とトークンとして統合するTransformerベースのViSkフレームワークを提案し、カードスワイプやプラグ挿入などの接触の多い実世界タスクで視覚のみ・光学触覚ベースの手法を大きく上回る性能を示した。
- DynaMo: 視覚運動制御のためのドメイン内ダイナミクス事前学習模倣学習2024/9/1
専門家のデモンストレーションのみを用いて、潜在空間での逆ダイナミクスモデルと順ダイナミクスモデルを自己教師あり学習し、視覚表現を獲得する手法を提案。模倣学習の性能を向上させる。
- BAKU: マルチタスク方策学習のための効率的Transformer模倣学習2024/6/1
観察トランク・行動チャンキング・マルチセンサ観察・行動ヘッドを組み合わせたTransformerで、少ない実演データから多様なロボットタスクの方策を効率的に学習する。
- OPEN TEACH：ロボットマニピュレーション向け汎用テレオペレーションシステムテレオペレーション2024/3/1
Meta Quest 3を使った低コストなVRテレオペレーションシステムを開発し、多指ハンドや双腕ロボットを最大90Hzで直感的に操作可能にした。38タスクで有効性を示し、収集データが10の器用な接触操作タスクの模倣学習に使えることを実証した。
- Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models2023/10/1
- PolyTask: Learning Unified Policies through Behavior Distillation2023/10/1
- Teach a Robot to FISH: Versatile Imitation from One Minute of Demonstrations2023/3/1
- Watch and Match: Supercharging Imitation with Regularized Optimal Transport2022/6/1