Snehal Jauhri

収録論文 12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

• 準最適コントローラを用いたオフライン強化学習による全身移動マニピュレーション
  移動マニピュレーション2026/4/1

  準最適な全身コントローラで収集したデータをオフライン強化学習で改善し、移動マニピュレーションのポリシーを学習する手法を提案。シミュレーションで優れた性能を示し、実機にも直接転送可能。

• MolmoB0T: 大規模シミュレーションによるゼロショット操作の実現
  操作2026/3/1

  大規模で多様なシミュレーションデータのみを用いて、実世界へのゼロショット転移が可能であることを示し、静的・移動操作の両方で有効なポリシーを訓練した。

• MolmoSpaces：ロボットナビゲーションとマニピュレーションのための大規模オープンエコシステム
  sim2real2026/2/1

  23万以上の多様な屋内環境と13万の物体アセットを備え、MuJoCoやIsaacなど複数シミュレータで使えるオープンなロボットベンチマーク基盤を構築し、実機との高い相関を示した。

• UniFField: 任意のシーンにおける視覚・意味・空間の不確かさを統合する汎用ニューラル特徴場
  シーン表現/不確かさ推定2025/10/1

  RGB-D画像から視覚・意味・幾何特徴を統合し、各モダリティの不確かさも予測する汎用ニューラル特徴場を提案。未知環境にゼロショット適用でき、移動マニピュレータの能動物体探索で頑健な意思決定を実現。

• 2HandedAfforder: 人間の動画から精密な両手動作のアフォーダンスを学習
  アフォーダンス2025/3/1

  人間の活動動画から両手での物体操作における精密なアフォーダンス領域を抽出するデータセットとVLMベースの予測モデルを提案し、ロボットマニピュレーションで有効性を示した。

• 6DOPE-GS: ガウシアンスプラッティングを用いたオンライン6D物体姿勢推定
  6D姿勢推定2024/12/1

  ガウシアンスプラッティングを活用し、単一RGB-Dカメラからオンラインで6D物体姿勢推定と追跡を同時に行う手法を提案。動的キーフレーム選択と不透明度統計に基づくプルーニングで効率化を図り、5倍の高速化を実現した。

• Active-Perceptive Motion Generation for Mobile Manipulation
  2023/10/1
• Learning Any-View 6DoF Robotic Grasping in Cluttered Scenes via Neural Surface Rendering
  2023/6/1
• Safe Reinforcement Learning of Dynamic High-Dimensional Robotic Tasks: Navigation, Manipulation, Interaction
  2022/9/1
• Regularized Deep Signed Distance Fields for Reactive Motion Generation
  2022/3/1
• Robot Learning of Mobile Manipulation with Reachability Behavior Priors
  2022/3/1
• Interactive Imitation Learning in State-Space
  2020/8/1