Nitish Dashora

Massachusetts Institute of Technology

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

• ワークスペースモデル：顕著性駆動型監督による軽量ロボットメモリ
  マニピュレーション2026/9/17

  訓練時にVLMでタスクに必要な情報を抽出し、軽量な潜在メモリ「ワークスペーストークン」に蒸留することで、展開時にVLM推論なしで記憶を要する操作タスクを解けるようにした。

• 少ないデータから多くを学ぶ：後知恵からの強化学習
  VLA/強化学習2026/7/10

  VLAモデルの強化学習後訓練において、失敗したロールアウトを実際に達成したタスクに再ラベル付けする「後知恵からの学習」を提案し、サンプル効率を5倍向上させた。

• プロンプト駆動探索
  強化学習/探索2026/7/9

  ロボット操作や推論タスクにおいて、報酬が得られない初期状態からでも、視覚言語モデルがロールアウト動画を分析してプロンプトを書き換えることで探索を促進し、強化学習の成功を可能にする手法を提案した。

• DexWrist：制約環境と動的マニピュレーションのためのロボット手首
  マニピュレーション2025/7/1

  準ダイレクト駆動と非結合型パラレル機構を組み合わせたコンパクトなロボット手首を開発し、狭い環境での作業空間拡大と接触を伴う動的タスクの安定化を実現した。

• ViNT: 視覚ナビゲーションのための基盤モデル
  ナビゲーション2023/6/1

  多様なロボットナビゲーションデータセットで訓練されたTransformerベースの基盤モデルViNTを提案し、未知環境でのキロメートル規模のナビゲーションや新タスクへの適応を可能にした。

• 幾何コストと予測コストを統合したハイブリッド模倣プランニングによるオフロード走行
  オフロードナビゲーション2021/11/1

  学習ベースの走行可能性予測と幾何ベースの障害物コストを自己教師ありで組み合わせ、オフロード環境での計画性能を両者単独より大幅に向上させた。