Venkatesh Pattabiraman
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
触覚歩行時系列モデリング
※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
- 力触覚を感じろ：人間の接触から学ぶ力制御マニピュレーション触覚2025/6/1
触覚グローブと視覚から人間の力加減を学習し、触覚センサ付きロボットアームで力に敏感なマニピュレーションを実現するシステムを提案。
- eFlesh: カットセル微細構造を用いた高カスタマイズ可能な磁気触覚センサ触覚2025/6/1
低コストで自作可能な磁気触覚センサeFleshを提案し、接触位置・力の高精度推定と滑り検出、視触覚制御によるマニピュレーション性能向上を実現した。
- 四足歩行のための神経回路に基づくアーキテクチャ事前分布歩行2024/10/1
哺乳類の脊髄・四肢の神経回路を模したANNアーキテクチャを四足歩行に適用し、MLPより少ないデータと桁違いに少ないパラメータで同等の性能と高い汎化・実機展開を実現した。
- 未校正の触覚スキンによる精密で接触の多いマニピュレーションの学習触覚2024/10/1
磁気スキンセンサを視覚情報とトークンとして統合するTransformerベースのViSkフレームワークを提案し、カードスワイプやプラグ挿入などの接触の多い実世界タスクで視覚のみ・光学触覚ベースの手法を大きく上回る性能を示した。
- AnySkin: ロボット触覚のためのプラグアンドプレイ皮膚センシング触覚2024/9/1
磁気式触覚センサAnySkinを提案し、接着剤不要で交換可能な設計と、学習済みマニピュレーションポリシーの個体間ゼロショット汎化を実現した。
- 連続的な系列間モデリングのための階層的状態空間モデル時系列モデリング2024/2/1
生のセンサ系列から物理量の系列を予測するため、構造化状態空間モデルを積み重ねた時間的階層モデルHiSSを提案し、6つの実世界データセットでTransformerやMamba等を上回る精度を示した。