Cem Gokmen

収録論文 8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

• MoMaGen: ソフト・ハード制約下で多段階両腕移動マニピュレーションのデモを生成
  sim2real2025/10/1

  移動ベースと両腕の多段階タスク向けに、到達可能性などのハード制約と視認性などのソフト制約を満たすデータ生成を制約付き最適化として定式化し、多様なデモを自動生成する手法を提案。

• BEHAVIORロボットスイート：日常家事のための実世界全身マニピュレーションを効率化
  全身マニピュレーション2025/3/1

  両腕・車輪・4自由度胴体を備えたロボットで、全身遠隔操作インターフェースと視覚運動ポリシー学習アルゴリズムを統合し、家庭内の全身マニピュレーションタスクを実現するフレームワークを提案。

• 身体性エージェントインターフェース：身体的意思決定のためのLLMベンチマーク
  VLA2024/10/1

  LLMを用いた身体的意思決定を統一的に評価するための汎用インターフェースを提案し、多様なタスク・モジュール・細粒度エラー指標でLLMの能力を体系的に分析するベンチマークを構築した。

• ロバストな方策学習のためのデジタルいとこの自動生成
  sim2real2024/10/1

  実世界のシーンを模した「デジタルいとこ」を自動生成し、シミュレーションから実世界へのゼロショット転移で高い成功率を達成する手法を提案。

• BEHAVIOR-1K：1000の日常活動とリアルなシミュレーションによる人間中心の身体性AIベンチマーク
  sim2real2024/3/1

  人間がロボットにやってほしいと望む1000の日常活動を、50のシーンと9000以上の物体を含む物理シミュレーション環境OMNIGIBSONで再現し、実世界への転移も検証したベンチマークを提案した。

• 行動クローニングにおける価値近似による失敗予測と支援要請
  模倣学習2023/2/1

  行動クローニングポリシーと同時に学習した状態価値関数を用いて失敗を予測し、ロボットが自律的に支援を要請できるようにする手法BCVAを提案し、ドア開けタスクで86%の精度と81%の再現率を達成した。

• BEHAVIOR：仮想環境における日常家事タスクのベンチマーク
  ベンチマーク2021/8/1

  掃除や料理など100種類の家事タスクをシミュレーション上で再現し、多様な初期・目標条件の生成、評価指標、VRによる人間の実演データを備えた embodied AI 向けベンチマークを提案した。

• iGibson 2.0: 家庭内タスク学習のための物体中心シミュレーション環境
  sim2real2021/8/1

  温度・濡れ・汚れ・切断などの物体状態と述語論理を導入し、多様な家庭内タスクを自動生成できるオープンソースのロボット学習用シミュレータを提案した。VRによる人間デモ収集にも対応する。