Kenneth Shaw
収録論文 17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
- COWBOY: 文脈的全身体マニピュレーションを学習するスケーラブルなsim-to-realフレームワークsim2real2026/10/20
環境認識型の全身体コントローラと局所RL専門家を組み合わせ、点群から移動ベース・アーム・巧みな手・カメラを制御する単一の視覚ポリシーに蒸留し、実世界の多様なシーンでゼロショット把持を実現した。
- ビデオからシミュレーション、そして実世界へ：単一の人間ビデオからの全自動器用スキル獲得器用操作/sim2real2026/6/1
単一の人間操作ビデオから、シミュレーション環境でのデジタルツイン構築と物体中心のキーフレーム最適化によりロボット動作を獲得し、さらに実世界のノイズや不完全な知覚への頑健性を分離するsim-to-real戦略で器用な操作スキルを自律的に獲得するフレームワークを提案した。
- FACTR 2: コモディティロボットアームの外力センシング学習がポリシー学習を向上させる力覚推定/模倣学習2026/6/1
専用の力センサーを持たないロボットアームでも、データ駆動で外力トルクを推定するNEXTと、接触前後のデータを重点的に学習するFIRSTを組み合わせることで、力覚を活用した遠隔操作とポリシー学習を可能にした論文。
- IFG: インターネット規模の知識を活用した機能的な把持生成マニピュレーション2025/11/1
大規模視覚モデルの意味理解とシミュレーションによる力学的把持生成を組み合わせ、人手データなしで高精度なロボット把持を実現した研究。
- 動的環境における反応的マニピュレータ動作計画のための深層反応ポリシーマニピュレーション2025/9/1
点群入力を直接用いて動的・部分観測環境で衝突回避動作を生成する視覚運動ニューラルポリシーDRPを提案し、シミュレーションと実機で従来手法を上回る成功率を示した。
- DexWild: 日常環境での人間の手による器用な操作データ収集とロボット方策学習マニピュレーション2025/5/1
低コストなウェアラブルデバイスで人間の手の操作データを収集し、人間とロボットのデモを共訓練することで、未知環境や異なる身体でも汎化する器用な操作方策を実現した。
- FACTR: 接触の多いタスクのための力覚に注目させるカリキュラム学習マニピュレーション2025/2/1
力覚フィードバックを双方向テレオペで収集し、視覚入力を徐々に劣化させるカリキュラムで力覚に注目させる方策学習手法を提案。未見物体への汎化性能を43%向上させた。
- 複雑タスクのための両手巧み操作システムBidexテレオペレーション2024/11/1
モーションキャプチャグローブとティーチャーアームを用いた低コスト・低遅延の両手巧みテレオペレーションシステムBidexを開発し、複雑タスクで高品質なデータを高速に収集できることを示した。
- SPIN: 知覚・インタラクション・ナビゲーションの同時実行移動マニピュレーション2024/5/1
移動マニピュレータが能動的な視覚システムを用いて、移動しながら知覚し環境と相互作用する反応型フレームワークを提案。
- オープンワールドにおける関節物体の適応的モバイルマニピュレーションマニピュレーション2024/1/1
実世界のドアやキャビネットなどの関節物体を操作するため、行動クローニングとオンライン学習を組み合わせた適応学習フレームワークと低コストなモバイルマニピュレーションシステムを開発し、成功率を50%から95%に向上させた。
- 巧みな機能把持マニピュレーション2023/12/1
人間のデータから物体の機能的な把持部位を推定し、シミュレーションで訓練した低レベル方策と固有把持（eigengrasp）を組み合わせて、実世界の多様な物体を把持する手法を提案した。
- DEFT: 実世界のハンドポリシーに対する巧みなファインチューニングマニピュレーション2023/10/1
人間の操作を事前知識として活用し、オンライン最適化でソフトロボットハンドの巧みな操作を効率的に学習する手法を提案。
- LEAP Hand：ロボット学習のための低コストで効率的な人間型ハンドマニピュレーション2023/9/1
機械学習研究向けに、2000ドルで4時間で組み立て可能な低コストで高い器用さを持つ人間型ロボットハンドを開発し、実世界での操作タスクやsim2real学習で既存の高価なハンドを上回る性能を示した。
- 対話を通じた人間型ソフトハンドの設計マニピュレーション2023/6/1
3Dプリントと遠隔操作を活用し、16自由度の人間型ソフトハンドを5回の設計反復で改良。30の実世界操作タスク中19を達成し、剛体ハンドのAllegro（7タスク）を上回った。
- VideoDex: インターネット動画から器用さを学ぶマニピュレーション2022/12/1
人間の手の動画から視覚・行動・物理の事前知識を抽出し、ロボットアームと多指ハンドのマニピュレーションを向上させる学習手法を提案。
- ロボティック・テレキネシス：YouTube動画から学ぶロボットハンド模倣遠隔操作/模倣学習2022/2/1
単眼RGBカメラで人間の手の動きを観察し、YouTubeの大量の手動画データを活用して、人間とロボットの形状差を超えてリアルタイムにロボットハンド・アームへ動作を転写する遠隔操作システムを構築した。
- 異種エージェント大規模チームのための統一タスク割当フレームワークSTRATA群制御2019/3/1
形質（能力）に基づいて異種エージェントを種族に分類し、連続値の形質モデルと多様性指標を用いて大規模チームのタスク割当を効果的に行う統一フレームワークを提案した。
