Eric Kolve

収録論文 4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

• ProcTHOR: 手続き型生成による大規模身体性AI環境
  sim2real2022/6/1

  手続き型生成で多様な仮想環境を大量に作り出し、身体性AIエージェントの学習・評価を可能にするフレームワークを提案。生成した1万件の家で学習したモデルが複数のベンチマークで最高性能を達成。

• ManipulaTHOR：視覚に基づく物体操作のためのフレームワーク
  マニピュレーション2021/4/1

  物理シミュレーション環境AI2-THOR上に構築した物体操作フレームワークを提案し、移動エージェントによる3D障害物回避や遮蔽下での操作を含む新課題ArmPointNavを提示した論文。

• RoboTHOR：シミュレーションから実世界への転移を目指す embodied AI プラットフォーム
  sim2real2020/4/1

  シミュレーション環境と対応する実世界環境をペアで提供し、遠隔から実機でモデルを評価できる embodied AI の基盤を構築した。sim2real の性能ギャップを定量的に示した。

• 深層後継表現を用いた視覚的意味計画
  視覚計画2017/5/1

  視覚環境で初期状態から目標状態へ遷移する行動列を予測するため、模倣学習で強化学習をブートストラップし、後継表現に基づく深層予測モデルでタスク間の汎化を実現した。