Yuvan Sharma

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

• Aero Hand Open: 器用な操作学習のためのシミュレーション対応腱駆動ハンド
  マニピュレーション2026/8/28

  腱駆動の擬人化ハンドをシミュレーションで学習可能にし、実機で微調整なしで動作させるための設計、シミュレーションモデル、アクチュエーションマップ、強化学習パッケージを公開した。

• 視覚運動制御のための対比的行動-画像事前学習
  視覚エンコーダ/事前学習/模倣学習2026/6/15

  大規模な人間の第一人称ビデオから手のキーポイントを行動の代理として抽出し、対比学習でロボットの視覚エンコーダを事前学習する手法を提案。実機の器用操作タスクで既存手法を30%以上上回る性能を達成した。

• T-Rex: 触覚反応型巧みな操作
  触覚/操作2026/6/1

  触覚信号に動的に反応する操作を実現するため、大規模な触覚データセットと可変レートのMixture-of-Transformersアーキテクチャを導入し、12の操作タスクで成功率を大幅に向上させた。

• ランダムなおもちゃで遊んで何でも掴めるようになる学習
  マニピュレーション2025/10/1

  球・直方体・円柱・リングの4つの基本形状をランダムに組み合わせた「おもちゃ」で訓練することで、実世界の多様な物体をゼロショットで掴める汎化可能な把持方策を実現した研究。

• 4D表現で事前学習する自己回帰ロボットモデル
  VLA2025/2/1

  人間の動画から得た3D点追跡の4D表現を活用し、ロボット制御に効率的に転移できる自己回帰モデルARM4Rを提案した。

• 文脈内学習でLLMにロボット動作を予測させるRoboPrompt
  VLA2024/10/1

  訓練なしのテキストのみのLLMが、キーフレームから抽出した動作と物体姿勢をテキスト化した実演を文脈内学習に用いてロボット動作を直接予測するフレームワークを提案。

• LLARVA: 視覚-行動インストラクションチューニングによるロボット学習の強化
  VLA2024/6/1

  構造化プロンプトで多様なロボットタスクを統合するインストラクションチューニング手法と、中間2D表現「ビジュアルトレース」の予測により視覚と行動を整合させ、RLBenchと実機Frankaで高い汎化性能を示した研究。