Blake Wulfe
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
- 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。
- ProVox: 状況に応じた人とロボットの協調のためのパーソナライズと先回り計画VLA2025/6/1
大規模言語モデルを活用し、ユーザーの好みや意図を事前に取り込んで、指示を待たずに先回りして行動を計画する協働ロボットの枠組みを提案した。家庭内の調理補助タスクでのユーザー研究により評価した。
- 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。
- ゼロショット新規視点合成による視点不変な方策学習マニピュレーション2024/9/1
単一画像から新規視点を合成するモデルをデータ拡張に用い、単一視点の実演データから視点に頑健な操作方策を学習する手法を提案し、実機・シミュレーションで有効性を示した。
- DROID: 大規模実環境ロボットマニピュレーションデータセットマニピュレーション2024/3/1
北米・アジア・欧州の50名が12ヶ月かけて564シーン・84タスクで収集した76k軌道・350時間のロボット操作データセットを構築し、学習ポリシーの性能と汎化性能が向上することを示した。
- Open X-Embodiment: ロボット学習データセットとRT-XモデルVLA2023/10/1
21機関・22種のロボットからなる大規模データセットを構築し、異なるロボットやタスクに適応できる汎用ロボット方策RT-Xを学習した研究。
- RAP: リスクを考慮した予測によるロバスト計画予測・計画2022/10/1
予測自体をリスク考慮型にし、リスク偏りのある軌道分布を学習することで、オンライン計画時のリスク評価を効率化し安全なリアルタイム動作を実現する手法を提案。
- 制御を意識した予測目的関数による自動運転自動運転2022/4/1
予測モジュールの学習目的を下流の制御性能に結びつける重み付け手法CAPOを提案し、CARLAの郊外走行で有効性を示した論文。
- クラス不確実性を考慮した異種エージェント軌道予測軌道予測2021/4/1
エージェントのクラス確率分布を明示的に取り込み、不確実性下での軌道予測性能を向上させる手法HAICUと、知覚不確実性を検証する実世界自動運転データセットPUPを提案した。
