Harsh Gupta
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション模倣学習/ロボット技能獲得空中マニピュレーション触覚自動運転/合流/MPC+RL
※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
- EigenDEXplore: 人間の事前知識を活用した構造的探索による巧みなマニピュレーションマニピュレーション2026/10/6
人間の手の動作から得た固有ベクトルに沿ってノイズを加えることで、関節空間の探索を構造化し、巧みなマニピュレーションの強化学習性能を向上させる手法を提案。
- LUCID: 非構造化人間ビデオからの身体非依存意図モデル学習による拡張可能な器用なロボット技能獲得模倣学習/ロボット技能獲得2026/6/10
インターネット規模の非構造化人間ビデオからタスク意図を学習し、並列シミュレーションでロボット制御を学習する2段階フレームワークを提案。意図モデルは身体非依存で、異なるロボット形態に適用可能。
- 機能ベースのパラメトリック協調設計最適化による器用なロボットハンドの設計マニピュレーション2026/4/1
ロボットハンドの設計をタスク駆動の評価や制御と統合し、掌構造・指の運動学・指先形状・表面曲率を統一したパラメトリックフレームワークを提案し、把持安定性の最適化で検証した。
- 把持から動作へ：動的環境における道具使用のための巧みな把持マニピュレーション2026/2/1
物理ベースの把持最適化と強化学習による把持適応を組み合わせ、動的な道具使用タスクでも安定した把持を維持するシステムを提案。16自由度の巧みなハンドでシミュレーションから実機へのゼロショット転移を実現した。
- UMI-on-Air: 機体特性を考慮した汎用視覚運動ポリシーの空中マニピュレーション展開空中マニピュレーション2025/10/1
手持ちグリッパで収集した人間の操作データから汎用視覚運動ポリシーを学習し、拡散サンプリングに制御器の追従コスト勾配を組み込むことで、空中マニピュレータなど制約の強い機体でも動的に実行可能な軌道を生成する手法を提案した。
- センサ非依存の触覚表現触覚2025/2/1
光学式触覚センサ間でゼロショット転移を可能にするセンサ非依存の触覚表現を提案し、シミュレーションで学習して実世界の新センサに汎化できることを示した。
- 強化学習とモデル予測制御を組み合わせた高速道路合流自動運転/合流/MPC+RL2020/11/1
自動運転の合流問題でMPCと強化学習の長所短所を比較し、両者を融合して安全性・効率・快適性のバランスを改善する手法を提案した。
