Austin Stone
収録論文 9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
- 組み込みハードウェア上でのリアルタイム熱慣性オドメトリ：GPS非依存高速飛行に向けてオドメトリ2026/3/1
GPSが使えない高速飛行向けに、熱画像カメラとIMUなどを統合したリアルタイムの熱慣性オドメトリシステムを提案し、組み込みハードウェア上で30m/sの飛行を実現した。
- 事前学習済み視覚言語モデルを用いたオープンワールド物体マニピュレーションマニピュレーション2023/3/1
事前学習済み視覚言語モデルをロボット政策に接続し、未見の物体カテゴリや環境でも指示に従って物体を操作できる手法MOOを開発した。
- 意味的に想像された経験によるロボット学習のスケーリングマニピュレーション2023/2/1
テキストから画像を生成する拡散モデルを使い、既存のロボット操作データセットに多様な物体や背景を描き加えるデータ拡張手法ROSIEを提案。実世界実験で未見の物体やタスクへの汎化性能と外乱への頑健性が向上することを示した。
- RT-1: 実世界制御のための大規模ロボティクストランスフォーマーVLA2022/12/1
多様なロボットデータで訓練したTransformerモデルRT-1を提案し、実世界タスクにおけるデータ量・モデル規模・データ多様性に対する汎化性能を大規模実験で検証した。
- トークン・チューリングマシンVLA2022/11/1
外部メモリとしてトークン集合を持ち、Transformerで読み書きする自己回帰モデルを提案し、動画行動検出やロボット行動方策学習で有効性を示した。
- 実世界計画のためのオープン語彙でクエリ可能なシーン表現VLA2022/9/1
視覚言語モデルとLLMを組み合わせ、自然言語で問い合わせ可能なシーン表現を構築し、ロボットが周囲の物体を認識・照会しながら計画を立てられるようにした。
- 注意散漫制御スイート：ピクセル入力強化学習のための挑戦的ベンチマークベンチマーク/視覚RL2021/1/1
DM Controlに背景・色・カメラ姿勢の3種の視覚的妨害を加えた新しいベンチマークを構築し、最先端の視覚ベース強化学習が妨害下で性能低下することを示した。
- 分散Soft Actor-Criticによる物体条件付き探索の学習ナビゲーション2020/7/1
分散型Soft Actor-Criticを用いて、未知の実在住宅環境で指定物体を探索する物体誘導ナビゲーションポリシーを学習した研究。
- 動きから物体を検出する弱教師あり学習手法物体検出2019/9/1
物体が動く動画と物体のない負例動画の2種類だけで、位置アノテーションなしに物体検出器を学習する手法を提案し、ロボティクス設定で評価した。
