Patrick Lancaster
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション触覚触覚/姿勢推定把持内操作教育・研究プラットフォーム
※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
- DexterityGen：前例のない器用さを実現する基盤コントローラマニピュレーション2025/2/1
強化学習で大規模な器用な動作プリミティブを事前学習し、それを基に基盤コントローラを訓練。人間の遠隔操作をプロンプトとして実世界で高度な器用操作を実現する。
- Sparsh: 視覚ベース触覚センシングのための自己教師あり触覚表現触覚2024/10/1
視覚ベース触覚センサ向けに、460k以上の触覚画像を用いたマスク付き自己蒸留による自己教師あり事前学習で汎用触覚表現を獲得し、標準ベンチマークTacBenchで従来のタスク・センサ特化型学習を平均95.1%上回った。
- MoDem-V2: 実世界ロボットマニピュレーションのための視覚運動ワールドモデルマニピュレーション2023/9/1
モデルベース強化学習とデモンストレーション活用により、環境計測なしの実世界で接触の多い器用なマニピュレーションスキルを直接学習するシステムを開発した。
- 深層プレタッチセンシングによる物体姿勢推定の高精度化触覚/姿勢推定2022/4/1
プレタッチセンサと深層学習を組み合わせ、特徴的な形状領域を検出して効率的に物体姿勢を推定するフレームワークを提案した論文。
- 指先近接センサによる把持内操作中の物体姿勢推定把持内操作2022/4/1
指先に埋め込んだ光学式近接センサとパーティクルフィルタを用いて、把持内操作中の物体姿勢を推定し、触覚センサより高精度でモデル予測制御の位置決め誤差も低減できることを示した。
- 静電ブレーキで実現する多関節ロボットの関節個別制御マニピュレーション2022/4/1
筋肉に匹敵する軽量・高効率な積層型静電ブレーキを開発し、1モーターのみの10自由度ロボットで複数物体の同時操作や把持内位置決めの高速化・高精度化を実現した。
- 低コスト・オープンソースの教育研究用ロボットレースカーMuSHR教育・研究プラットフォーム2019/8/1
教育と研究向けに、詳細なDIYドキュメントで誰でも構築・導入できる低コストのオープンソース自律レースカープラットフォームを開発した。
