Stone Tao

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

• SILO: マルチステージケーブル配線のためのシミュレーション・イン・ザ・ループによるSim-to-Real転移
  sim2real2026/7/1

  GPU並列シミュレーションで学習したRLポリシーを実世界の多段階ケーブル配線タスクに転移するフレームワークを提案し、成功率向上とサイクルタイム半減を実現した。

• 回復・発見・計画：ロボットの失敗からスキルと概念を学習する
  強化学習/計画2026/6/1

  ロボットが失敗から回復するだけでなく、将来の失敗を避けるための抽象的な知識を獲得する手法を提案。強化学習で回復スキルを学び、その経験から関係述語を発見して抽象計画に活用する。

• マルチエージェントロボットシステム（MARS）チャレンジの進歩と革新
  マルチエージェント2026/1/1

  NeurIPS 2025ワークショップで開催されたMARSチャレンジを紹介し、VLMを用いたマルチエージェントの計画とロボットマニピュレーションの制御という2領域での取り組みを概説した論文。

• デモンストレーション拡張型報酬・方策・世界モデル学習による多段階マニピュレーション
  マニピュレーション2025/3/1

  視覚入力からの長期的マニピュレーションタスクに対し、多段階の密報酬学習と世界モデルを組み合わせたデモンストレーション活用型強化学習フレームワークDEMO3を提案し、データ効率を大幅に改善した。

• ポリシーデコレーター：大規模ポリシーモデルのためのモデル非依存オンライン改良
  模倣学習2024/12/1

  模倣学習で訓練済みの大規模ポリシーに対し、モデル非依存の残差ポリシーをオンラインで学習させて性能を安定かつサンプル効率よく向上させる手法を提案。

• ManiSkill-HAB：家庭内整理タスクにおける低レベル操作のベンチマーク
  マニピュレーション2024/12/1

  家庭内の物体整理タスク向けに、GPU高速化した低レベル操作ベンチマークMS-HABを構築し、強化学習・模倣学習のベースラインと安全基準に基づくデモンストレーションフィルタリングを提供した。

• ManiSkill3: 汎化可能な身体性AIのためのGPU並列ロボティクスシミュレーションとレンダリング
  sim2real2024/10/1

  接触の多い操作タスク向けに、シミュレーションとレンダリングをGPUで並列化した高速ロボティクスシミュレータManiSkill3を開発し、12分野の多様なタスクとデモデータ、ベースラインを提供した。

• 逆方向カリキュラム学習と順方向カリキュラム学習を組み合わせた強化学習による極限のサンプル・デモ効率
  強化学習2024/5/1

  少数のデモンストレーションから逆方向カリキュラムで初期方策を学習し、順方向カリキュラムで全初期状態に展開することで、サンプル効率とデモ効率を大幅に改善する手法を提案。

• ManiSkill2: A Unified Benchmark for Generalizable Manipulation Skills
  2023/2/1
• Abstract-to-Executable Trajectory Translation for One-Shot Task Generalization
  2022/10/1
• ManiSkill: Generalizable Manipulation Skill Benchmark with Large-Scale Demonstrations
  2021/7/1