Viktor Makoviychuk

収録論文 14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

• Isaac Lab：マルチモーダルロボット学習のためのGPU加速シミュレーションフレームワーク
  sim2real2025/11/1

  GPU並列物理演算とフォトリアル描画を統合し、強化学習・模倣学習を大規模に実行できるロボット学習用シミュレーションプラットフォームを提案。

• 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。

• 幾何学的ファブリック：方策学習のための安全な誘導媒体
  強化学習2024/5/1

  非線形幾何学に基づく人工的な二次ダイナミクス（幾何学的ファブリック）を導入し、ロボットの行動を安全に誘導する新たな行動空間を提供することで、強化学習方策の学習を容易にするフレームワークを提案。

• DexPBT: Scaling up Dexterous Manipulation for Hand-Arm Systems with Population Based Training
  2023/5/1
• DeXtreme: Transfer of Agile In-hand Manipulation from Simulation to Reality
  2022/10/1
• EnvPool: A Highly Parallel Reinforcement Learning Environment Execution Engine
  2022/6/1
• Accelerated Policy Learning with Parallel Differentiable Simulation
  2022/4/1
• OSCAR: Data-Driven Operational Space Control for Adaptive and Robust Robot Manipulation
  2021/10/1
• Transferring Dexterous Manipulation from GPU Simulation to a Remote Real-World TriFinger
  2021/8/1
• Isaac Gym: High Performance GPU-Based Physics Simulation For Robot Learning
  2021/8/1
• In-Hand Object Pose Tracking via Contact Feedback and GPU-Accelerated Robotic Simulation
  2020/2/1
• Non-Smooth Newton Methods for Deformable Multi-Body Dynamics
  2019/7/1
• GPU-Accelerated Robotic Simulation for Distributed Reinforcement Learning
  2018/10/1
• Closing the Sim-to-Real Loop: Adapting Simulation Randomization with Real World Experience
  2018/10/1