Travis Davies

Swancor Advanced Materials Co., Ltd.

収録論文 7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

• 1500時間のデモからオン方針修正までの両腕家庭操作のスケーリング
  両腕操作/VLA/データセット2026/9/3

  家庭内両腕操作タスクの1500時間のデモデータセットを公開し、VLAモデルXR-2を訓練。データ量とDAgger修正データの増加に伴い成功率が向上するスケーリング傾向を実証した。

• EBT-Policy：エネルギーが創発的な物理推論能力を解き放つ
  VLA2025/10/1

  拡散ポリシーに代わるエネルギー・ベースのポリシーEBT-Policyを提案し、少ない計算で高精度・高ロバストなロボット制御を実現、失敗からのゼロショット回復などの創発能力を示した。

• Tenma: 拡散トランスフォーマーによる堅牢なクロスエンボディメントロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2025/9/1

  異なるロボットの状態・行動空間を共有潜在空間に写像する正規化器と拡散トランスフォーマーを組み合わせ、両腕マニピュレーションを軽量かつ高精度・高汎化で実現した研究。

• 空間認識型ロボット把持：汎用把持制御ポリシー
  マニピュレーション2025/5/1

  単眼深度推定と6自由度把持プロンプトを統合した空間表現と拡散ポリシーにより、環境変化に頑健な汎用ロボット把持を実現した。

• RoboGrasp: ロバストなロボット制御のための汎用把持ポリシー
  マニピュレーション2025/2/1

  事前学習済みの把持検出モデルと拡散ベースのロボット学習を統合し、物体検出・セグメンテーションによる視覚誘導で把持の精度と汎化性を高める汎用把持ポリシーを提案した。

• エンドツーエンドロボット学習のための空間的視覚知覚
  VLA2024/11/1

  単眼深度推定と新たな画像拡張AugBlenderを組み合わせ、照明変化など環境変動に頑健な映像ベースの空間知覚フレームワークを提案し、模倣学習の汎化性能を向上させた。

• 汎用ロボット学習フレームワーク
  模倣学習2024/9/1

  低コストで再現性が高く、様々なロボットや環境に転移可能な模倣学習フレームワークを提案し、産業用ロボットでも多タスク学習が可能であることを示した。また、客観的な評価指標VPRを提案し、データセットとモデルをオープンソース化した。