Peter Pastor
収録論文 13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：AIを物理世界へVLA2025/3/1
Gemini 2.0を基盤に、ロボットを直接制御できる汎用VLAモデル「Gemini Robotics」と、空間・時間理解を強化した推論モデル「Gemini Robotics-ER」を提案した論文。
- 大規模深層強化学習：オフィスビルでの移動マニピュレータ群による廃棄物仕分けマニピュレーション2023/5/1
実世界データとシミュレーションを組み合わせた深層強化学習により、23台の移動マニピュレータがオフィスビルでリサイクル品とゴミを仕分けるシステムを構築し、大規模に評価した。
- 言う通りでなく、できる通りに：ロボットのアフォーダンスに言語を接地するVLA2022/4/1
大規模言語モデルの高レベル知識と事前学習済みスキルの価値関数を組み合わせ、実世界で実行可能な行動に言語を接地させる手法を提案し、実機タスクで有効性を示した。
- 実世界ロボットのための深層強化学習の訓練法：我々が学んだ教訓深層強化学習2021/2/1
実ロボットに深層強化学習を適用した複数のケーススタディを通じ、実環境特有の課題と対処法、未解決の課題を整理したレビュー論文。
- リスク認識型視覚ロボット把持のための分位点QT-Optマニピュレーション2019/10/1
連続行動空間向け分散型Q学習の分布版Q2-Optを提案し、視覚ベースのロボット把持タスクで従来より高い成功率とサンプル効率を示すとともに、リスク歪み指標によるリスク管理の可能性を検証した。
- 視覚ベースロボット把持のための確率的マルチモーダルアクターモデル学習把持2019/4/1
画像から成功する把持姿勢の条件付き分布をガウス混合と正規化フローを組み合わせたニューラル密度モデルで直接学習し、CEMより3倍高速な推論を実現した。
- QT-Opt：視覚ベースロボット操作のためのスケーラブルな深層強化学習マニピュレーション2018/6/1
58万回以上の実世界把持試行を用いて120万パラメータのQ関数を学習し、RGB画像のみで閉ループ把持制御を実現、未知物体で96%の成功率を達成した。
- シミュレーションとドメイン適応による深層ロボット把持の効率化sim2real2017/9/1
ランダム化したシミュレーション環境とGraspGANと呼ばれるピクセルレベルドメイン適応を組み合わせ、実世界のラベル付きデータを最大50分の1に削減しつつ新規物体の把持を実現した。
- 意味的把握のエンドツーエンド学習マニピュレーション2017/7/1
単眼画像からユーザー指定クラスの物体を把持するため、物体検出・分類・把持計画を二流仮説に基づきエンドツーエンドで学習するフレームワークを提案した論文。
- 深層学習と大規模データ収集によるロボット把持のためのハンド・アイ協調の学習マニピュレーション2016/3/1
単眼画像のみから把持成功確率を予測する大規模CNNを訓練し、80万回以上の把持試行データで実時間サーボ制御を実現した研究。
- 距離カメラを用いた確率的物体追跡物体追跡2015/5/1
距離カメラの観測から、人やロボットが操作中の物体の6自由度姿勢をベイズフィルタでリアルタイムに推定する手法を提案した論文。自己遮蔽や環境による遮蔽を明示的にモデル化している。
- 非視覚情報を統合した確率的深度画像レジストレーション物体モデリング2015/4/1
物体の動きに関する非視覚情報と、物体でないと観測された空間の情報も取り入れ、ベイズ枠組みで相対位置合わせの事後分布を推定する新しいレジストレーション手法を提案した論文。
- トルク制御ヒューマノイドにおける階層型逆動力学によるバランス制御の実験的評価バランス制御2013/5/1
階層型逆動力学制御を実機のトルク制御ヒューマノイドに実装し、計算簡略化により高速トルク制御ループで動作させ、片脚立位を含むバランス制御の有効性を実験で示した。
