Tyler Ga Wei Lum
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ロボット学習sim2realマニピュレーション
※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
- Play2Perfect：精密組立のための巧みなプレイ事前学習で重要な要素は何か？ロボット学習2026/6/1
多指ロボットが精密組立を達成するために、まず多様な物体と目標でタスク非依存のプレイ事前学習を行い、その後精密組立にファインチューニングするRLフレームワークPlay2Perfectを提案し、事前学習の設計選択がサンプル効率と実機転送に与える影響を体系的に調査した。
- SimToolReal: 物体中心方策によるゼロショット巧みな道具操作sim2real2026/2/1
多様な道具形状をシミュレーションで大量生成し、ランダムな目標姿勢へ操作する単一の強化学習方策を訓練することで、実機で未知の道具をゼロショットで巧みに操作できるようにした研究。
- 視覚言語モデルによる巧みな操作の足場構築マニピュレーション2025/6/1
視覚言語モデルを使ってタスクに関連するキーポイントを特定し、手と物体の粗い3D軌道を生成して、シミュレーションで残差強化学習方策を訓練する手法を提案。
- 人間の実演1本からロボットの巧みな操作を学習するSim-to-Real強化学習sim2real2025/4/1
人間のRGB-D動画1本だけから物体の軌道と手の初期姿勢を抽出し、シミュレーション上の強化学習で身体差を埋めてロボットの巧みな操作方策を学習する手法を提案。
- ニューラルアテンションフィールド：3Dシーンにおける点間関連性の創発とワンショット巧み把持マニピュレーション2024/10/1
3D空間の任意のクエリ点とシーン点群のクロスアテンションを計算するトランスフォーマーデコーダを自己教師あり学習し、ワンショット実演から新しいシーンで巧みな把持を実現する手法を提案。
- 掴みを極める：大規模多指把持評価によるロバストなsim-to-real転移マニピュレーション2024/10/1
350万件の把持データセットを公開し、視覚ベースの把持評価器を学習させることで、多指ロボットハンドの実世界把持を高精度に実現した。
- DextrAH-G: 幾何学的ファブリックを用いたピクセルから動作への巧みなアーム・ハンド把持マニピュレーション2024/7/1
深さ画像から直接動作を生成する強化学習と幾何学的ファブリックを組み合わせ、シミュレーションのみで訓練した23自由度アーム・ハンドロボットの高速で安全な巧みな把持方策を実現した。