Devendra Singh Chaplot
収録論文 24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
- 家庭内でのオープンワールド移動マニピュレーションに向けて：NeurIPS 2023 HomeRobotオープン語彙移動マニピュレーションチャレンジからの教訓移動マニピュレーション2024/7/1
家庭環境で任意の物体を見つけて任意の場所に置くオープン語彙移動マニピュレーションのベンチマークを提案し、NeurIPS 2023コンペを実施。シミュレーションと実世界で評価し、成功チームに共通するエラー検出・回復と知覚・意思決定の統合の重要性を示した。
- 状況依存型指示追従指示追従2024/7/1
人間がその場で発する曖昧で時間的に変化する指示を、過去の行動や文脈から解釈してロボットが実行する「状況依存型指示追従」を提案し、既存のEIFモデルが人間の意図を十分に理解できないことを示した。
- GOAT-Bench: マルチモーダル生涯ナビゲーションのベンチマークナビゲーション2024/4/1
カテゴリ名・言語記述・画像など様々な形式の目標に対応する万能ナビゲーションタスク「GOAT」のベンチマークを提案し、RLやモジュラー手法を評価した。
- GOAT: どこへでも行ける万能ナビゲーションシステムナビゲーション2023/11/1
カテゴリ・画像・言語で指定された目標へ移動できる、経験から学習し異なるロボットにも展開可能なナビゲーションシステムを提案し、実環境で83%の成功率を達成した。
- Habitat 3.0：人間・アバター・ロボットの共生シミュレーション基盤sim2real2023/10/1
家庭環境での人間とロボットの協調作業を研究するためのシミュレーションプラットフォームHabitat 3.0を提案し、人間参加型の評価基盤と社会的ナビゲーション・片付けタスクを実装した。
- HomeRobot: オープンボキャブラリな移動マニピュレーション移動マニピュレーション2023/6/1
家庭環境で未知の物体を把持し指定場所に置くオープンボキャブラリ移動マニピュレーションのベンチマークを、シミュレーションと実機の両方で構築し、強化学習とヒューリスティックのベースラインを評価した。
- Galactic: 毎秒10万ステップで物体再配置を学習する大規模強化学習フレームワーク移動マニピュレーション2023/6/1
家庭内での移動マニピュレーションによる物体再配置タスクを、シミュレーションと強化学習を統合して毎秒10万ステップ超で学習できる高速フレームワークGalacticを提案し、50億ステップの大規模学習を実現した。
- 画像で指定された物体へのナビゲーションナビゲーション2023/4/1
画像で指定された物体を探索・再同定・位置推定し、未知環境でロボットを目的地へ誘導するモジュール型システムを構築し、実機で88%の成功率を達成した。
- AutoNeRF: 自律エージェントによる暗黙的シーン表現の学習NeRF/探索2023/4/1
自律エージェントが未知環境を探索してNeRF学習用データを収集し、暗黙的な地図表現を構築する手法を提案。探索戦略の比較と下流タスクでの評価を行った。
- 実世界における物体へのナビゲーションナビゲーション2022/12/1
家庭環境6軒で古典・モジュラー・エンドツーエンドの意味的視覚ナビゲーション手法を比較し、モジュラー学習が90%の成功率を達成する一方、エンドツーエンド学習はシミュレーションから実世界で77%から23%に低下することを示した。
- 物体再配置のためのマルチスキル移動マニピュレーションマニピュレーション2022/9/1
長期的な移動マニピュレーションタスクを、移動を伴う操作スキルと領域ゴールを持つナビゲーションスキルに分解して解く手法を提案し、ベンチマークで性能向上を示した。
- SEAL: 探索と3D一貫性を用いた自己教師あり身体性能動学習自己教師あり学習2021/12/1
インターネット画像で学習済みの認識モデルを、3Dセマンティックマップと時空間一貫性によるラベル付けで自己教師あり適応させ、物体検出・セグメンテーションと物体目標ナビゲーションを同時に改善するフレームワークを提案。
- 微分可能な空間計画のためのTransformer経路計画2021/12/1
障害物マップから長距離の空間依存を考慮して経路計画を学習するTransformerベースのプランナSPTを提案し、操作・ナビゲーションタスクで既存の微分可能プランナを7〜19%上回った。
- 知的自律ナビゲーションエージェントの構築ナビゲーション2021/6/1
視覚・言語理解・推論・計画を統合し、物理世界で複雑なナビゲーションを行う自律エージェントのアルゴリズムを、強化学習とモジュール型学習の両面から研究した博士論文。
- 視覚ナビゲーションのための教師なしドメイン適応sim2real2020/10/1
シミュレーションで学習した視覚ナビゲーション方策を実世界に転移するため、ナビゲーション方策の表現と整合するよう目標ドメイン画像を源ドメインへ変換する教師なしドメイン適応手法を提案した。
- 目標志向セマンティック探索による物体目標ナビゲーション物体目標ナビゲーション2020/7/1
エピソード型セマンティックマップを構築し、目標物体カテゴリに基づいて効率的に探索するモジュール式システムを提案。未見環境での物体目標ナビゲーションで既存手法を上回り、実機ロボットにも転移可能なことを示した。
- 視覚ナビゲーションのためのニューラルトポロジカルSLAM視覚ナビゲーション2020/5/1
未知環境で目標画像の場所へ移動する画像ゴールナビゲーションのため、意味特徴を持つノードを粗い幾何情報で結ぶトポロジカル表現を構築・維持・利用する学習手法を提案した。
- 能動的ニューラルSLAMによる探索方策の学習ナビゲーション2020/4/1
学習ベースSLAMと経路計画・大域/局所方策を階層的に組み合わせ、3D環境を効率的に探索する手法を提案し、シミュレーションで従来法を上回る性能を示した。
- 身体性を伴うマルチモーダル・マルチタスク学習マルチモーダル学習2019/2/1
言語条件付き視覚ナビゲーションと身体性質問応答を同時に学習し、単語と視覚対象の対応知識をタスク間で転移するDual-Attentionモデルを提案した。
- 身体性ナビゲーションエージェントの評価に関する合意形成ナビゲーション2018/7/1
3次元環境で移動するAIエージェントの研究が乱立する中、作業部会が問題設定・汎化の役割・評価指標・標準ベンチマークシナリオについて合意した推奨事項をまとめた論文。
- ゲート付き経路計画ネットワーク経路計画2018/6/1
Value Iteration Networkを再帰畳み込みネットワークとして再解釈し、標準的なゲート付き再帰更新式を導入することで学習安定性と汎化性能を改善した経路計画モジュールを提案した。
- 注意機構付きリカレントネットワークによる大域姿勢推定SLAM2018/2/1
局所姿勢推定・姿勢選択・グラフ最適化を組み合わせた微分可能なニューラルネットワーク「Neural Graph Optimizer」を提案し、SLAMをエンドツーエンドで学習可能にした。
- 能動的ニューラル自己位置推定自己位置推定2018/1/1
信念伝播と方策を強化学習でend-to-endに学習し、少ないステップで正確に自己位置推定する手法を提案。2D/3Dのシミュレーション環境で有効性と汎化性能を示した。
- ゲート付き注意機構によるタスク指向言語グラウンディング言語グラウンディング2017/6/1
自然言語指示と生の画像入力から3D環境で行動するエンドツーエンドのニューラルネットを提案し、ゲート付き注意機構で言語と視覚を統合して強化学習・模倣学習で方策を学習する。
