Stephen James

収録論文 35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

• ZeroBot：生成的Real2Simで数分でゼロから学習
  sim2real2026/9/27

  単一視点画像から画像to3D生成モデルで物体メッシュを作り、シミュレーションで並列強化学習を行い、実機タスクを数分で学習するフレームワーク。

• 布を広げる動作を学習：変形可能物体操作へのワールドモデルのスケーリング
  変形可能物体操作2026/2/1

  DreamerV2を改良し、表面法線入力を用いたワールドモデルで空中での布広げ操作を学習。シミュレーションと実機でのゼロショット展開で汎化性能を示した。

• グリーンスクリーン拡張によるロボットマニピュレーションのシーン汎化
  マニピュレーション2024/7/1

  グリーンスクリーン上で収集した実演データにクロマキーで背景を合成するGreenAugを提案し、未知環境への汎化性能が従来の拡張手法を上回ることを実機実験で示した。

• 粗から細への強化学習による連続制御
  マニピュレーション2024/7/1

  連続行動空間を段階的に離散化してQ値を最大化する区間を選ぶことで、安定かつサンプル効率の良い価値ベース強化学習を実現し、ロボットマニピュレーションタスクで有効性を示した。

• 画像生成モデルを行動モデルとして活用するGENIMA
  マニピュレーション2024/7/1

  Stable Diffusionを微調整し、RGB画像上に目標関節動作を描画させる行動クローニングエージェントを提案。RLBenchと実世界の操作タスクで、シーン変化への頑健性や新規物体への汎化性能が向上することを示した。

• BiGym: デモ駆動型モバイル双腕マニピュレーションのベンチマーク
  マニピュレーション2024/7/1

  家庭環境での40種類のモバイル双腕ロボット操作タスクを集めたベンチマークと学習環境を構築し、人間のデモやRGB・深度などの観測を提供して模倣学習・強化学習手法を評価した。

• ロボット学習のための冗長性を考慮した行動空間
  マニピュレーション2024/6/1

  マニピュレータの冗長性に着目し、関節空間とタスク空間の利点を併せ持つ新しい行動空間ERを提案。シミュレーションと実機で有効性を検証した。

• 描画して拡散：拡散ベースの行動クローニングのための画像空間と行動空間の整合
  模倣学習2024/5/1

  ロボットの3Dモデルを仮想描画することで、RGB画像と低レベル行動を画像空間上で統合し、拡散プロセスで行動を生成する手法を提案。サンプル効率と空間汎化性能を実世界6タスクで実証した。

• 階層拡散方策による運動学的制約を考慮したマルチタスクロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2024/3/1

  操作方策を高レベルのタスク計画と低レベルの目標条件付き拡散方策に階層化し、微分可能運動学で関節軌道生成器を蒸留することで、長期的タスクと運動学的制約を両立させた。

• Language-Conditioned Path Planning
  2023/8/1
• Multi-View Masked World Models for Visual Robotic Manipulation
  2023/2/1
• StereoPose: Category-Level 6D Transparent Object Pose Estimation from Stereo Images via Back-View NOCS
  2022/11/1
• Real-World Robot Learning with Masked Visual Pre-training
  2022/10/1
• Masked World Models for Visual Control
  2022/6/1
• On the Effectiveness of Fine-tuning Versus Meta-reinforcement Learning
  2022/6/1
• Coarse-to-Fine Q-attention with Learned Path Ranking
  2022/4/1
• Sim-to-Real 6D Object Pose Estimation via Iterative Self-training for Robotic Bin Picking
  2022/4/1
• Coarse-to-fine Q-attention with Tree Expansion
  2022/4/1
• Bingham Policy Parameterization for 3D Rotations in Reinforcement Learning
  2022/2/1
• SafePicking: Learning Safe Object Extraction via Object-Level Mapping
  2022/2/1
• ReorientBot: Learning Object Reorientation for Specific-Posed Placement
  2022/2/1
• Coarse-to-Fine Q-attention: Efficient Learning for Visual Robotic Manipulation via Discretisation
  2021/6/1
• Q-attention: Enabling Efficient Learning for Vision-based Robotic Manipulation
  2021/5/1
• Waypoint Planning Networks
  2021/5/1
• Ivy: Templated Deep Learning for Inter-Framework Portability
  2021/2/1
• End-to-End Egospheric Spatial Memory
  2021/2/1
• MoreFusion: Multi-object Reasoning for 6D Pose Estimation from Volumetric Fusion
  2020/4/1
• Learning One-Shot Imitation from Humans without Humans
  2019/11/1
• RLBench: The Robot Learning Benchmark & Learning Environment
  2019/9/1
• PyRep: Bringing V-REP to Deep Robot Learning
  2019/6/1
• Sim-to-Real via Sim-to-Sim: Data-efficient Robotic Grasping via Randomized-to-Canonical Adaptation Networks
  2018/12/1
• Task-Embedded Control Networks for Few-Shot Imitation Learning
  2018/10/1
• Sim-to-Real Reinforcement Learning for Deformable Object Manipulation
  2018/6/1
• Transferring End-to-End Visuomotor Control from Simulation to Real World for a Multi-Stage Task
  2017/7/1
• 3D Simulation for Robot Arm Control with Deep Q-Learning
  2016/9/1