Eric Undersander

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

• PARTNR: 家庭内協働タスクにおける計画と推論のベンチマーク
  マルチエージェント協働2024/11/1

  人間とロボットの家庭内協働を評価するため、LLMとシミュレーションを組み合わせて10万件の自然言語タスクからなる大規模ベンチマークを構築し、最先端LLMの協調・計画能力の限界を明らかにした。

• 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。

• 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。

• 適応的スキル調整によるロボット移動マニピュレーション
  移動マニピュレーション2023/4/1

  視覚運動スキルのライブラリと調整ポリシー、補正ポリシーを組み合わせ、シミュレーションで訓練した移動マニピュレーションを実世界のSpotロボットにゼロショットで適用し、長期的なタスクを高成功率で達成した。

• Transformerは適応可能なタスクプランナー
  タスクプランニング2022/7/1

  物体属性ベースの表現を用いたTransformerタスクプランナーを提案し、単一のデモンストレーションをプロンプトとして未知の好みに汎化できることを食洗機積載タスクと実機での食器整理で示した。

• Habitat-Web：大規模な人間デモンストレーションから物体探索戦略を学習する
  模倣学習2022/4/1

  ブラウザ経由で収集した8万件の人間デモで物体探索とピック＆プレースを模倣学習し、強化学習を上回る効率的な探索行動を実現した大規模研究。

• Habitat 2.0：家庭用アシスタントロボットの訓練プラットフォーム
  sim2real2021/6/1

  物理シミュレーション付き3D環境で家庭内の片付けや配膳などのタスクを解くロボットを訓練するためのデータ・シミュレータ・ベンチマークを提供し、強化学習と古典的パイプラインを比較した。

• グラフニューラルネットワークによる効率的で解釈可能なロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2021/2/1

  物体間の空間的制約をグラフ上の分類問題として定式化し、模倣学習で訓練した単一のGNNポリシーがブロック積み上げや食洗機への積載などの長期タスクを解き、物体数や実環境への汎化も示した。