Skand Peri

収録論文 3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

• 3Dポイントワールドモデル：点群補完による高精度なダイナミクス学習
  ワールドモデル2026/7/1

  部分点群を補完してから行動条件付きダイナミクスを学習する、3D空間で動作するタスク非依存のワールドモデルを提案し、長期的なロールアウトとモデルベース計画の精度を向上させた。

• 強化学習によるロボット制御におけるタスク性能と衝突しないエネルギー最小化
  歩行2025/9/1

  強化学習でタスク性能を損なわずにエネルギー消費を最小化する、ハイパーパラメータ不要の勾配最適化手法を提案し、歩行ベンチマークと四足歩行ロボットのSim2Realで有効性を示した。

• 点群モデルはロボット学習者の視覚的ロバスト性を向上させる
  点群/ロバスト性/モデルベースRL2024/4/1

  RGB-Dと点群ベースの視覚制御ポリシーを比較し、点群を明示的に扱うポリシーが視覚変化に対してよりロバストで、新しい点群ワールドモデルがサンプル効率も向上させることを示した。