Sateesh Kumar

University of Texas at Austin

収録論文 5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

• MOMASPLAT: モバイルマニピュレーションのための動的な新規視点デモンストレーション拡張
  モバイルマニピュレーション2026/11/5

  モバイルマニピュレーションのデモを、未見のロボット基部位姿から動的な物体操作も含めて合成する新規視点拡張フレームワーク。3Dガウシアンスプラッティングと3D基盤モデル、キネマティクスに基づく動作再ターゲティングを組み合わせ、幾何学的に一貫した合成デモを生成する。

• 時空間を探索する：オープンワールド物体検索のための統合メモリ・行動ループ
  物体検索2025/11/1

  ロボットが過去の状態や空間的文脈を手がかりに物体を探すため、長期記憶と行動を単一のループで統合するフレームワークSTARを提案し、新ベンチマークで有効性を示した。

• MimicDroid: 人間の遊び動画からの文脈内学習によるヒューマノイドロボット操作
  VLA2025/9/1

  人間の遊び動画のみを訓練データとして、ヒューマノイドが新しい操作タスクを数例の動画から効率的に学習できる文脈内学習手法を提案し、実世界で成功率を約2倍に向上させた。

• COLLAGE: 適応的融合に基づく検索による拡張方策学習
  模倣学習2025/8/1

  少数の模倣学習デモから大規模データセットを検索する際、複数の特徴量に基づく適応的な後期融合で関連デモを選択し、重要度サンプリングで方策学習を改善する手法を提案。

• 多様な動画からのグラフ逆強化学習
  逆強化学習2022/7/1

  多様な第三者視点動画から報酬関数を学習するため、動画をエンティティ間の相互作用グラフとして抽象化し、時間的マッチングでタスク進捗を測るGraphIRLを提案。実機マニピュレーションで手設計報酬を上回る性能を示した。