Nathan Batchelor

収録論文 6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

• Gemini Robotics 1.5：高度な身体性推論・思考・動作転移で汎用ロボットの最前線を押し広げる
  VLA2025/10/1

  異種ロボットデータから学ぶ動作転移機構と自然言語での多段階推論を組み合わせたVLAモデルと、身体性推論に特化したモデルを発表し、複雑な多段階タスクの実行と解釈性を向上させた。

• 自己中心視覚と深層強化学習によるロボットサッカーの学習
  マルチエージェント強化学習2024/5/1

  自己中心的なRGB視覚のみを入力とし、関節レベルの行動を出力するマルチエージェントロボットサッカーの方策を深層強化学習で訓練し、シミュレーションから実機へ転移することに成功した。

• RoboCat: ロボットマニピュレーションのための自己改善型汎用エージェント
  マニピュレーション2023/6/1

  多様なロボットとタスクの経験を活用し、新しいスキルや機体に適応できる汎用マニピュレーションエージェントRoboCatを提案。自己生成データによる改善ループも示す。

• Barkour：四足ロボットの動物レベル敏捷性を測るベンチマーク
  歩行2023/5/1

  犬のアジリティ競技に着想を得た障害物コース「Barkour」を提案し、強化学習とTransformerベースの汎用歩行ポリシーで犬の半分の速度で完走できることを示した。

• 深層強化学習による二足歩行ロボットの俊敏なサッカースキル獲得
  sim2real2023/4/1

  低コスト小型ヒューマノイドロボットに深層強化学習を適用し、1対1サッカーをプレイする俊敏で安全な運動スキルをシミュレーションで学習させ、実機へゼロショット転移した。

• 模倣して再利用：人と動物の動作から学習する再利用可能なロボット運動スキル
  sim2real2022/3/1

  人や犬のモーションキャプチャデータを模倣して脚式ロボットの運動スキルモジュールを学習し、歩行やボールドリブルなどの下流タスクに再利用して実機へゼロショット転移した研究。