Satvik Sharma
Stanford University
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
- RoboARCade：エージェント型ロボット制御のベンチマークベンチマーク/マニピュレーション2026/11/5
マルチモーダルエージェントをロボットポリシーとして直接使う「エージェント型ロボット制御」のための、長期的マニピュレーションタスクのベンチマークを提案し、主要エージェントの性能差や失敗要因を分析した。
- 1つのデモで多様な物体へ：局所接触形状による操作の一般化マニピュレーション2026/9/1
人間のデモから学習し、接触点周りの局所形状に注目した報酬設計で、多指ロボットハンドの操作を未見の物体へ一般化する手法を提案した。
- シミュレーションでの視覚的器用さの事前学習器用操作/事前学習2026/8/16
VRヘッドセットを使い、人間がシミュレーション内で物体を操作して収集したデータで、多指ロボットハンドの操作ポリシーを事前学習する手法を提案。実機での微調整により、ゼロから学習するよりも高い性能を達成した。
- MemER: 経験検索によるロボット制御のための記憶の拡張マニピュレーション2025/10/1
ロボット政策に長期記憶を持たせるため、過去の重要フレームを選択・追跡する高レベル政策と、それに基づく低レベル政策の階層型フレームワークを提案し、実世界の長期的操作タスクで性能を向上させた。
- 分布シフト下でのセンサーモーター制御のためのコンフォーマル政策学習強化学習2023/11/1
コンフォーマル分位点を入力とするスイッチングポリシーを設計し、分布シフトを統計的保証付きで検出・対応する手法を提案。自動運転シミュレーションと四足歩行ロボットの能動知覚で有効性を実証。
- 言語埋め込み放射輝度場によるゼロショットのタスク指向把持マニピュレーション2023/9/1
CLIPとDINOを活用した3D言語フィールドで物体の部位を特定し、自然言語クエリに応じた把持をゼロショットで実現する手法を提案。
- 機械は庭を作れるか？AlphaGardenとプロの園芸家の系統的比較農業ロボティクス2023/6/1
自動ポリカルチャー栽培システムAlphaGardenをプロの園芸家と60日間の栽培で比較し、被覆率と多様性で同等、水消費を最大44%削減した。
- 大規模視覚言語モデルによる意味的メカニカルサーチマニピュレーション2023/2/1
大規模言語モデルを活用して物体間の意味的関係を推論し、隠れた対象物を効率的に探索するフレームワークを提案。従来の幾何学的計画より探索性能を大幅に向上させた。
- 摩擦を考慮したロバストな複数物体把持の効率的計画学習マニピュレーション2022/10/1
平面上に散らばった複数の物体を、摩擦を利用した複数同時把持で効率的に運ぶためのニューラルネットワークを実例から学習し、成功率と時間あたりの把持回数を大幅に改善した。
- 多品種混植栽培における自動剪定システム農業ロボティクス2022/8/1
上空カメラと学習ベースの植物表現型解析・追跡アルゴリズム、FarmBot対応の自作剪定ツールを組み合わせ、混植ガーデンで60日間の自律剪定を実現した研究。
- ロボット布操作ポリシーのSim2Real転移における切り替え基準の学習sim2real2022/7/1
シミュレーションで学習した布操作ポリシーを実機に転移すべきタイミングを自動判定する基準を提案し、布平滑化タスクで有効性を示した。
- Fleet-DAgger: スケーラブルな人間監督による対話型ロボット群学習群制御2022/6/1
複数のロボットが複数の遠隔人間監督者に対話的に介入を求めながら学習する「対話型群学習」を定式化し、人間の労力対効果(ROHE)指標とFleet-DAggerアルゴリズム群、GPUベンチマークを提案。100台のシミュレーションと4台のYuMiアーム実験で最大8.8倍のROHE改善を示した。
- AlphaGarden：混植ガーデンを自律管理する学習システム農業ロボティクス2021/11/1
カメラとセンサで植物分布と土壌水分を計測し、植物成長モデルに基づく方策で剪定・灌漑を行う自律混植ガーデンを構築し、60日間の4サイクルで多様性0.96・被覆率0.86を達成した。
