Keegan Go

収録論文 4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

• RoboBallet: グラフニューラルネットワークと強化学習によるマルチロボット到達計画
  マルチロボット計画2025/9/1

  強化学習とグラフニューラルネットワークを用いて、障害物の多い共有空間で複数ロボットのタスク割り当て・スケジューリング・動作計画を同時に解くフレームワークを提案し、8台のロボットによる40の到達タスクでゼロショット汎化を実証した。

• GenCHiP: 高精度・接触リッチなマニピュレーションタスクのためのロボットポリシーコード生成
  マニピュレーション2024/4/1

  LLMによるロボットポリシーコード生成を、接触力や剛性の制約を考慮した行動空間の再パラメータ化により高精度・接触リッチなタスクへ拡張し、FMBやNISTタスクボードで成功率を大幅に改善した。

• コネクタ挿入のための接触力モデルの効率的なオンライン学習
  マニピュレーション2023/12/1

  剛体シミュレータでは扱いにくいコネクタ挿入のような接触の多い作業に対し、準静的接触力モデルをオンラインで学習し、最適化ベースの制御と組み合わせて滑らかな挿入を実現した。

• Open X-Embodiment: ロボット学習データセットとRT-Xモデル
  VLA2023/10/1

  21機関・22種のロボットからなる大規模データセットを構築し、異なるロボットやタスクに適応できる汎用ロボット方策RT-Xを学習した研究。