Jacob Varley

収録論文 13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

• 高密度視覚粒子ダイナミクスによる実世界のモデリング
  sim2real2024/6/1

  10万粒子以上の潜在点群を処理する学習型ワールドモデルHD-VPDを提案し、双腕ロボットのダイナミクスを高精度かつ高速に予測できることを示した。

• 形状補完のためのマルチビューPerformer
  3D形状補完2022/9/1

  時系列の複数視点から3D形状を補完する線形アテンションTransformer「MVP」を提案し、履歴を固定サイズの連想記憶で圧縮することで位置合わせ不要かつ高精度な補完を実現した。

• ニューラルCDEによるマルチスケールセンサフュージョンと連続制御
  VLA2022/3/1

  異なる周波数で届く複数センサ入力をNeural Controlled Differential Equationsで統合し、連続時間の潜在状態を発展させて行動を推論する方策学習アーキテクチャInFuserを提案した論文。

• 複数視点を活用した移動マニピュレーション
  移動マニピュレーション2021/10/1

  不確実性に基づく次善視点を予測し、移動ロボットが別視点から物体を再観測して形状補完を行い、把持計画を改善する移動マニピュレーションシステムを提案した。

• MT-Opt：大規模継続的マルチタスクロボット強化学習
  マルチタスク強化学習2021/4/1

  複数ロボットで探索・経験・表現を共有しながら多様なタスクを同時に学習する継続的マルチタスク強化学習システムMT-Optを提案し、実機12タスクで有効性を示した。

• ロボット学習のための視覚アーキテクチャ自動探索
  マニピュレーション2021/3/1

  ロボットマニピュレーション学習において、低次元の行動入力と高次元の視覚入力を組み合わせるニューラルアーキテクチャを自動探索する手法を提案し、実機で把持性能を6%向上させた。

• 報酬マシンによる視覚ベースロボティクスの計画と制御の分離
  VLA2020/12/1

  深層Q学習エージェントに報酬マシンを組み合わせ、視覚ベースのロボット把持・配置タスクの学習を高速化し、方策品質を改善した研究。

• 未校正マルチカメラによる精密3Dマニピュレーション学習
  マニピュレーション2020/2/1

  校正不要な複数の固定RGBカメラ映像から、点群などの明示的な3D表現を用いずにエンドツーエンドで精密な3D操作を学習する手法を提案し、積み重ねや挿入タスクで単一視点を上回る性能を示した。

• 深層強化学習による多指適応型触覚把持
  触覚2019/9/1

  触覚と固有感覚を用いた深層強化学習方策で、粗い初期位置から多指ハンドの微調整と再把持を行い、シミュレーションのみで学習して実機に転移する触覚閉ループ把持手法を提案。

• ワークスペースを考慮したオンライン把持計画
  マニピュレーション2018/6/1

  オフラインで構築したエンドエフェクタ姿勢の到達可能性データベースを用いてオンライン把持計画をバイアスし、到達可能な把持の割合・成功率を高め計画時間を短縮するフレームワークを提案。

• 支援把持のためのヒューマンロボットインターフェース
  ヒューマンロボットインターフェース2018/4/1

  身体的制約のある人向けのヒューマンインザループ支援把持システムを構築し、マウス・音声認識・支援スイッチ・sEMGの4入力デバイスを比較評価する汎用ベンチマークを作成した。

• 把持・操作のためのマルチモーダル幾何学習
  触覚2018/3/1

  深度と触覚情報を3D CNNで統合し、遮蔽領域を補完して物体形状を推定する手法を提案。触覚の少量追加が幾何推論と把持成功率の向上に有効であることを示した。

• 形状補完によるロボット把持
  把持2016/9/1

  3D CNNで単視点の点群から遮蔽領域を補完し、その完成形状を用いて把持計画を行うシステムを構築した研究。