Ankit Goyal
NVIDIA
収録論文 16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
- 記述と評価の分離でVLMをゼロショット報酬モデル化するD&AVLM報酬モデル2026/11/2
VLMによるロボット動画の進捗推定を『客観的な記述』と『ルーブリック評価』に分離し、確認バイアスを抑えて失敗を正しく罰するゼロショット報酬モデルを実現した。
- ARC: ロボット基盤モデルのための推論レシピVLA2026/10/8
既存のロボット基盤モデルに「推論トレース」を自動生成して学習させることで、追加のロボット実演データや大規模学習なしにゼロショット性能を大幅に向上させる手法ARCを提案。
- RoboLab: タスク汎用ポリシー解析のための高忠実度シミュレーションベンチマークベンチマーク2026/4/1
ロボット基盤モデルの真の汎化性能を評価するため、高忠実度シミュレーション環境でタスク生成と系統的解析を可能にするRoboLabフレームワークと、120タスクからなるRoboLab-120ベンチマークを提案した。
- VLA-0: ゼロ改変で最先端のVLAを構築するVLA2025/10/1
ロボット操作のための視覚-言語-行動モデルにおいて、行動をテキストとして直接表現する最も単純な戦略を検証し、複雑な手法を上回る性能を達成した。
- ManiFlow：一貫性フロー学習による汎用ロボットマニピュレーションポリシーマニピュレーション2025/9/1
視覚・言語・固有感覚入力を条件に、一貫性フロー学習で1〜2ステップの高精度なロボット動作生成を実現する汎用模倣学習ポリシーを提案。
- OG-VLA: 正投影画像生成による3D認識型視覚言語行動モデルVLA2025/6/1
多視点RGBD観測を正投影画像に変換し、LLMと拡散モデルでエンドエフェクタの次位置・姿勢を生成する3D認識型VLAを提案。未見環境への汎化性能を大幅に向上。
- HAMSTER: オープンワールドロボット操作のための階層型行動モデルVLA2025/2/1
高レベルVLMが粗い2D経路を予測し、低レベル3D制御ポリシーが精密操作を行う階層型VLAモデルを提案。非ドメインデータを活用し、実機でのオープンワールド汎化を実現する。
- 微分可能なGPU並列タスク・動作計画タスク・動作計画2024/11/1
GPU並列で多数の連続解候補を同時探索し、微分可能最適化で制約を満たす二段階TAMPアルゴリズムを提案。高制約な問題を数秒で解き、実機ロボットで検証した。
- 離散表現学習によるロボットインタラクションモードの発見マニピュレーション2024/10/1
関節物体を操作するロボットの動作を、専門家ラベルなしの教師なし学習で離散的な「インタラクションモード」として獲得し、それに基づく行動予測を可能にする手法ActAIM2を提案した。
- 3D-MVP: ロボットマニピュレーションのための3Dマルチビュー事前学習マニピュレーション2024/6/1
マスク付きオートエンコーダを用いて大規模3Dデータセットで視覚エンコーダを事前学習し、ロボットマニピュレーションの汎化性能を向上させる手法を提案した。
- RVT-2: 少数のデモンストレーションから精密なマニピュレーションを学習マニピュレーション2024/6/1
言語指示に基づく多タスク3Dマニピュレーションにおいて、アーキテクチャとシステムの改善により学習を6倍、推論を2倍高速化し、RLBenchで成功率82%を達成、実世界でも10回のデモで高精度タスクを学習可能にした。
- AdaDemo: 汎用ロボットエージェントのためのデータ効率的なデモンストレーション拡張模倣学習2024/4/1
既存方策の弱点を特定し、適応的にデモンストレーションを収集・拡張することで、データ効率的に多タスク模倣学習を改善するフレームワークAdaDemoを提案。
- 棚入れ・積み上げ・吊り下げ：マルチモーダルな再配置のための関係的姿勢拡散マニピュレーション2023/7/1
3D点群上で物体とシーンの関係的な配置姿勢を拡散モデルにより生成し、棚入れ・積み上げ・吊り下げなどの再配置タスクを実世界とシミュレーションで実現した研究。
- RVT: 3D物体操作のためのロボットビュー変換器マニピュレーション2023/6/1
複数視点のカメラ画像をTransformerで統合し、仮想視点からの再描画により、スケーラブルかつ高精度な3D操作を実現する手法を提案。
- ProgPrompt: 大規模言語モデルを用いた状況依存ロボットタスクプランの生成タスクプランニング2022/9/1
環境内の利用可能な行動と物体をプログラム風に記述し、実行可能な例示プログラムと共にLLMへ入力することで、状況に応じたロボットのタスクプランを生成する手法を提案。
- 反復フロー最小化によるロボット物体再配置マニピュレーション2022/2/1
RGBD画像から未知物体の再配置を行うため、RAFTベースのオプティカルフロー推定と反復最小化を組み合わせた手法を提案し、合成データのみの学習で実世界の乱雑な環境にも適用できることを示した。
