Fernando Castañeda
収録論文 10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
- EgoScale：多様な一人称視点ヒューマンデータによる器用なマニピュレーションのスケーリングマニピュレーション2026/2/1
2万時間超の一人称視点ヒューマン動画でVLAモデルを事前学習し、人間データ量と検証損失の対数線形則を発見。軽量な人間-ロボット中間学習により、22自由度ハンドの器用な操作成功率を54%向上させた。
- ヒューマノイドのピクセル入力から行動へのポリシー転移におけるSim-to-Realの扉を開くsim2real2025/12/1
GPU加速のフォトリアルシミュレーションと教示者-生徒-ブートストラップ学習を用い、RGB画像のみからヒューマノイドが多様な扉を開けるロコマニピュレーションポリシーをシミュレーションだけで学習し、実機でゼロショット転移を実現した。
- CHIP: 後知恵摂動によるヒューマノイドの適応的コンプライアンス制御マニピュレーション2025/12/1
後知恵摂動を用いて、動的動作の追従性を保ちながらエンドエフェクタの硬さを調整可能にするプラグアンドプレイモジュールCHIPを提案し、力強いマニピュレーションタスクを実現した。
- VIRAL: ヒューマノイドの移動操作に向けた大規模視覚Sim-to-Realsim2real2025/11/1
シミュレーションのみでヒューマノイドの移動を伴う操作スキルを学習し、実機にゼロショット転移する視覚ベースのフレームワークを提案。大規模ドメインランダム化と実機整合により、Unitree G1上で連続的な移動操作を実現した。
- SONIC: 自然なヒューマノイド全身制御のための運動追跡の超大規模化ヒューマノイド制御2025/11/1
運動追跡をスケーラブルなタスクと位置づけ、モデル容量・データ・計算量を大規模化することで、自然で堅牢な全身運動が可能な汎用ヒューマノイド制御器を構築した研究。
- GR00T N1: 汎用人型ロボットのためのオープン基盤モデルVLA2025/3/1
視覚言語モジュールと拡散トランスフォーマを組み合わせた二重システム構成のVLA基盤モデルを提案し、実機・人間動画・合成データで学習して人型ロボットの両手マニピュレーションを実現した。
- 不確実なロボットシステムにおけるスケーラブルなデータ駆動型安全フィルタのための制約誘導オンラインデータ選択安全制御2023/11/1
モデルベースの証明関数とガウス過程回帰を組み合わせ、オンラインデータ選択で計算量をデータセットサイズに対して二次から線形に削減するデータ駆動型安全フィルタを提案し、実機カートポールと5リンク二足歩行ロボットのシミュレーションで有効性を示した。
- 分布内バリア関数：分布外状態を回避する自己教師ありポリシーフィルタ安全制御2023/1/1
オフラインの安全なデモデータから潜在空間でバリア関数を学習し、高次元視覚入力のみを使う制御器が訓練分布から外れた状態に入らないよう誘導するポリシーフィルタを提案した。
- モデル不確かさ下の安全制御のための強化学習：制御リアプノフ関数と制御バリア関数の活用安全制御/強化学習2020/4/1
CBF-CLF-QPの制約に含まれるモデル不確かさを強化学習で学習し、名目モデルベースの安全制御と組み合わせることで、不確かさ下でも安全な二足歩行を実現した。
- 強化学習による二足歩行ロボットの入出力線形化制御器の改善歩行2020/4/1
入出力線形化制御器に学習項を加え、モデル不確かさと入力飽和に対処することで二足歩行ロボットの制御性能を向上させた研究。
