Joshua Tenenbaum

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

• 逆生成モデリングによる少数ショットタスク学習
  少数ショット学習2024/11/1

  事前学習した可逆生成モデルを使い、重み更新なしで数例から新しいタスク概念（目標や動作スタイル）を学習する手法を提案。物体再配置・ナビゲーション・動作キャプション・自動運転・実機卓上操作で検証。

• 接触のアナロジーによるワンショット操作戦略学習
  マニピュレーション2024/11/1

  参照軌道を基に新規物体上の類似接触点と行動系列を見つけ、フックで物を引き寄せるなどの操作戦略をワンショットで汎化する手法MAGICを提案。

• 不確実性とリスクを考慮した部分観測下のタスク・動作計画
  タスク・動作計画2024/3/1

  初期状態や行動結果に不確実性がある長期的なロボット計画問題に対し、抽象タスクレベルと連続制御レベルで不確実性を推論し、情報収集や不可逆な結果の回避を可能にするTAMPURAを提案した。

• DiffuseBot: 物理拡張拡散モデルによるソフトロボットの創成
  ソフトロボティクス/生成モデル2023/11/1

  物理シミュレーションを組み込んだ拡散モデルでソフトロボットの形状を生成し、微分可能シミュレーションによる制御との共同設計で多様なタスクをこなせるロボットを自動生成する手法を提案。

• 反復エネルギー最小化による系列モデルを用いた計画
  計画2023/3/1

  マスク言語モデルで行動軌跡のエネルギー関数を学習し、エネルギー最小化として計画を行う手法を提案し、BabyAIやAtariで性能向上を実証した。

• グラフベース能動報酬学習による汎化可能な空間目標表現の発見
  模倣学習/報酬学習2022/11/1

  物体再配置タスクのワンショット模倣学習において、物体間の空間関係をグラフと等価写像で表現し、逆強化学習と能動報酬学習を組み合わせることで、未知環境でも汎化する目標仕様を推定する手法GEMを提案した。

• 二層計画のための述語発明
  タスク計画2022/3/1

  実演から記号的な述語を学習し、手設計なしで二層計画の抽象化を自動獲得する手法を提案。4つのロボット計画環境で既存手法を上回る性能を示した。

• タスク・動作計画のための記号的オペレータの学習
  タスク・動作計画2021/3/1

  TAMPのためのオペレータ学習を定式化し、ボトムアップ関係学習で記号的オペレータを獲得して計画に用いる手法を提案した論文。

• 剛体点群物体操作のための長期的計画フレームワーク
  マニピュレーション2020/11/1

  点群観測から直接、物体モデルなしで剛体操作の長期的計画を解くフレームワークを提案し、物体サブゴール空間での計画とグラフアテンションNNにより未知物体への汎化を実現した。

• 物理的労力とリスクで直感的な難易度判断を説明する
  認知モデリング2019/5/1

  人間が物理的な組み立て作業の難しさをどう判断するかを、運搬に必要な最小仕事量（労力）と構造の不安定さ（リスク）の2要因でモデル化し、実験結果をよく説明できることを示した。