Fanbo Xiang

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

• ManiSkill3: 汎化可能な身体性AIのためのGPU並列ロボティクスシミュレーションとレンダリング
  sim2real2024/10/1

  接触の多い操作タスク向けに、シミュレーションとレンダリングをGPUで並列化した高速ロボティクスシミュレータManiSkill3を開発し、12分野の多様なタスクとデモデータ、ベースラインを提供した。

• パート誘導型3D強化学習による関節物体操作のSim2Real
  sim2real2024/4/1

  2Dセグメンテーションと3D強化学習を組み合わせ、実機での関節物体操作をデモなしで学習するフレームワークを提案。不確実性を考慮したサンプリングで実機での安定性を向上させた。

• Robo360：3D全方位マルチマテリアルロボット操作データセット
  マニピュレーション2023/12/1

  多視点カバレッジと多様な素材の物体を含むロボット操作データセットを構築し、動的NeRFや多視点ポリシー学習への有効性を示した。

• ManiSkill2: 汎化可能なマニピュレーションスキルのための統合ベンチマーク
  マニピュレーション2023/2/1

  多様な物体形状と完全動的シミュレーションを備えた20種の操作タスク群からなる次世代ベンチマークを構築し、RLやILなど多様なアルゴリズムを統一的に評価できるようにした。

• 物理ベースのアクティブステレオセンサシミュレーションで光学センシングのドメインギャップを埋める
  sim2real2022/1/1

  アクティブステレオ深度センサを物理法則に基づきシミュレーションし、実機に近い材質依存の誤差パターンを持つ深度画像をリアルタイム生成するパイプラインを構築した。シミュレーションで学習した認識アルゴリズムや強化学習方針が実世界へファインチューニングなしで転移することを示した。

• ManiSkill: 大規模デモンストレーション付き汎用マニピュレーション技能ベンチマーク
  マニピュレーション2021/7/1

  多様な3D形状の物体を扱う操作技能を評価する物理シミュレータベンチマークを提案し、約3.6万軌道のデモと3D深層学習・模倣学習のベースラインを提供した。

• O2O-Afford: アノテーション不要の大規模物体間アフォーダンス学習
  アフォーダンス2021/6/1

  物理シミュレーションとShapeNetモデルで物体同士の相互作用タスク環境を構築し、人手アノテーションなしで物体間アフォーダンスを学習する枠組みを提案した論文。

• OCRTOC：クラウド型ロボット把持・操作ベンチマーク
  ベンチマーク2021/4/1

  同一の実機ロボット環境をクラウド経由で提供し、卓上整理タスクの標準化シナリオでアルゴリズムを公平に評価・比較できるベンチマークと競技会を構築した。

• SAPIEN：関節物体を備えた物理シミュレーション環境
  sim2real2020/3/1

  家庭用ロボットの学習向けに、関節を持つ多数の物体を収めた物理的にリアルなシミュレーション環境SAPIENを構築し、部品検出や動作属性認識、強化学習による操作タスクを評価した。