Benjamin Burchfiel
収録論文 21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
- 1つのデモは千の軌道に値する：視運動ポリシーのためのアクション・ビュー拡張データ拡張2026/6/1
実世界のデモから魚眼画像シーケンスと物理的に実現可能なアクション軌道を生成するデータ拡張フレームワークを提案し、シミュレーションと実世界で操作タスクの成功率を向上させた。
- 非専門家データを活用したオフライン強化学習による模倣学習のロバスト化模倣学習/オフライン強化学習2025/10/1
非専門家データ（プレイデータや不完全なデモ）をオフライン強化学習で活用し、模倣学習ポリシーの回復性と汎化性能を高める手法を提案。
- マルチタスク巧みな操作のための大規模行動モデルの慎重な検証マニピュレーション2025/7/1
大規模行動モデル（LBM）をシミュレーションと実世界で厳密に評価し、マルチタスク事前学習が単一タスクより成功率・堅牢性・データ効率を高めることを統計的に示した。
- ロボット操作のための幾何学認識4D動画生成VLA2025/7/1
複数視点の点群整合性を訓練時に監督することで、単一RGB-D画像から時空間的に整合した未来動画を生成し、ロボットの操作軌道復元に応用する4D動画生成モデルを提案。
- PolyTouch: 触覚拡散ポリシーを用いた接触の多いマニピュレーションのための堅牢なマルチモーダル触覚センサ触覚2025/4/1
カメラ式触覚・音響・周辺視覚を統合した耐久性の高いロボット指センサを開発し、人間のデモから触覚拡散ポリシーを学習させて接触を伴う器用な操作を実現した。
- 統合ワールドモデル：大規模ロボットデータセットの事前学習に向けた動画と行動の拡散の結合VLA2025/4/1
行動拡散と動画拡散を単一のトランスフォーマーに統合し、拡散タイムステップを制御することで政策・順動力学・逆動力学・動画生成を柔軟に表現できるUWMを提案。大規模マルチタスクデータでの事前学習と行動なし動画からの学習を可能にした。
- 適応コンプライアンスポリシー：拡散誘導制御のための近似コンプライアンス学習マニピュレーション2024/10/1
人間のデモから操作タスクに応じて空間的・時間的にシステムのコンプライアンスを動的に調整する枠組みを提案し、接触の多い複雑な操作タスクで従来の視覚運動ポリシーを50%以上上回る性能を達成した。
- GHIL-Glue: フィルタリングされたサブゴール画像による階層制御VLA2024/10/1
生成モデルが作るサブゴール画像をフィルタリングし、下位方策と効果的に繋ぐことで、言語条件付きロボット操作の汎化性能を向上させた研究。
- 経験科学としてのロボット学習：政策評価のためのベストプラクティスマニピュレーション2024/9/1
ロボット学習の物理実験における評価が成功率のみに偏っている現状を指摘し、実験条件の明示、複数指標の評価、統計解析、失敗モードの定性的記述といったベストプラクティスを提案し、マニピュレーションタスクで実証した。
- 拡散方策の政策最適化VLA2024/9/1
拡散モデルベースの方策を強化学習の政策勾配法でファインチューニングするDPPOを提案し、ロボット操作タスクで高い性能と安定性を示した。
- OpenVLA: オープンソースの視覚-言語-行動モデルVLA2024/6/1
97万件の実機ロボット実演で学習した7BパラメータのオープンソースVLAモデルを提案し、閉源モデルRT-2-Xを上回る汎用マニピュレーション性能と効率的なファインチューニングを実現した。
- ManiWAV: 実環境の音声・視覚データからロボットマニピュレーションを学習マニピュレーション2024/6/1
手に装着する「耳」型デバイスで人間の実演を音声・視覚同期で収集し、接触の多いロボット操作スキルを実演から直接学習する手法を提案した。
- ユニバーサル・マニピュレーション・インターフェース：実環境ロボットなしで実環境教示を実現マニピュレーション2024/2/1
手持ちグリッパで人間の実環境デモを収集し、ハードウェア非依存のロボット方策を学習するフレームワークUMIを提案。両手・動的・精密・長期的タスクをゼロショットで汎化可能。
- 拡散ポリシー：行動拡散による視覚運動ポリシー学習VLA2023/3/1
ロボットの視覚運動ポリシーを条件付きノイズ除去拡散過程として表現し、12タスクで平均46.9%の性能向上を達成した。
- AdaptSim: タスク駆動型シミュレーション適応によるSim-to-Real転移sim2real2023/2/1
実環境でのタスク性能を直接最適化するため、シミュレーションのパラメータ分布をメタ学習と実データで反復的に適応させるSim-to-Real転移フレームワークを提案。
- 布のファネル：多目的衣類操作のための正規化アライメント変形物体マニピュレーション2022/10/1
任意の配置の衣類を、下流タスクに適した構造化された姿勢へと整える「正規化アライメント」タスクを提案し、動的投げと準静的ピック&プレースを組み合わせた多腕ポリシーを学習して、実機のアイロンがけ・折りたたみで有効性を示した。
- 袋詰めこそがすべて：異種物体のための汎化可能な袋詰め戦略の学習マニピュレーション2022/10/1
剛体と変形物体を混在させて袋に詰める「異種袋詰め」タスクに対し、並べ替え方策と持ち上げ方策を学習し、実機の3本腕ロボットで70%の成功率を達成した研究。
- DextAIRity：柔軟物操作は空気でお手軽に柔軟物操作2022/3/1
空気の吹き付け（アクティブエアフロー）を活用し、布の展開や袋開けといった柔軟物操作を自己教師あり学習で行う三腕ロボットシステムを提案した論文。
- 反復残差ポリシー：変形物体の目標条件付き動的マニピュレーション変形物体マニピュレーション2022/3/1
変形物体を高速に操作して目標状態へ導くため、差分行動が軌道に与える影響を学習する反復残差ポリシーを提案し、ロープで的を打つ・布を目標姿勢へ振るタスクで実機への汎化を示した。
- セグメンテーションと形状予測事前分布によるカテゴリレベル姿勢の確率的推定姿勢推定2019/5/1
生成物体モデルによる3D形状推定とセグメンテーション情報を統合し、混合密度ネットワークで3DOF姿勢の多峰分布を予測するカテゴリレベル姿勢推定手法を提案した論文。
- ベイズ固有物体による言語属性の物体への接地言語接地2019/5/1
自然言語の物理的記述と深度画像から物体インスタンスを識別するシステムを開発し、少量の言語注釈データで未学習視点や新規物体にも対応、ロボットでの物体選択を実現した。
