Martin Matak
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
sim2realマニピュレーションシーン再構成触覚
※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
- 実世界とシミュレーションの共同学習における世界と行動のグラウンディングsim2real2026/9/30
実世界のデモをシミュレーションで拡張する共同学習において、世界の忠実性と人間行動との類似性が政策性能に与える影響を分析し、完全なグラウンディングで成功率が52%から86%に向上することを示した。
- 計画してから評価：事後成功評価を組み込んだマルチターゲット計画による学習ベース把持パイプラインの改善マニピュレーション2025/9/1
複数の把持候補それぞれへの軌道を計画し、到達時の把持成功率を評価して最も成功率の高い軌道を実行する枠組みを提案し、従来の生成-評価-計画型パイプラインより性能が向上することを示した。
- 生の点群からの23自由度把持ポリシーマニピュレーション2024/11/1
単一固定カメラの部分点群から23自由度の把持軌道を直接予測する模倣学習ポリシーを提案し、未知物体への汎化と安定した把持を実現した。
- ロバストベイズシーン再構成：検索拡張事前分布による精密把持と計画シーン再構成2024/11/1
単一RGBD画像から多物体シーンを再構成するため、既存メッシュデータベースから検索した事前分布をベイズ推論に組み込むBRRPを提案し、遮蔽部分の形状推定と不確かさの定量化を実現した。
- DextrAH-G: 幾何学的ファブリックを用いたピクセルから動作への巧みなアーム・ハンド把持マニピュレーション2024/7/1
深さ画像から直接動作を生成する強化学習と幾何学的ファブリックを組み合わせ、シミュレーションのみで訓練した23自由度アーム・ハンドロボットの高速で安全な巧みな把持方策を実現した。
- 視覚と触覚の相補的活用による精密把持計画マニピュレーション2022/12/1
視覚で初期把持計画を立て、触覚フィードバックで接触時に計画を修正することで、多指ハンドの精密把持を実現する手法を提案した。
- 器用なロボットハンドのための圧抵抗基板を用いた触覚センシングの比較触覚2020/11/1
4種類の圧抵抗材料と布・帯電防止フォーム基板を比較し、低密度フォーム基板で多指ハンドの掌に貼れる触覚スキンを開発、把持・運搬時の接触検出と位置特定を示した。
- 連続3D再構成を活用した幾何学的把握学習マニピュレーション2019/10/1
学習した3D再構成を用いて物体の形状を明示的に考慮し、連続最適化で把持を計画する手法を提案。不要な接触を避ける制約も再構成から直接与え、96回の実機試行で有効性を検証した。
