Todor Davchev
収録論文 12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 1.5：高度な身体性推論・思考・動作転移で汎用ロボットの最前線を押し広げるVLA2025/10/1
異種ロボットデータから学ぶ動作転移機構と自然言語での多段階推論を組み合わせたVLAモデルと、身体性推論に特化したモデルを発表し、複雑な多段階タスクの実行と解釈性を向上させた。
- 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。
- 精密配置タスクのための深層SE(3)同変幾何推論マニピュレーション2024/4/1
物体を正確に配置するタスクに対し、SE(3)同変性を持つ幾何推論層を導入し、少ないデモから高精度な相対姿勢予測を実現する手法を提案。
- Open X-Embodiment: ロボット学習データセットとRT-XモデルVLA2023/10/1
21機関・22種のロボットからなる大規模データセットを構築し、異なるロボットやタスクに適応できる汎用ロボット方策RT-Xを学習した研究。
- RoboTAP: 任意点追跡による少数ショット視覚模倣模倣学習2023/8/1
任意点追跡モデルでデモの動きを抽出し、シーン変化に対応できる低レベル制御器を学習することで、数分のデモから物体配置や接着などの複雑なタスクを少数ショットで模倣できるようにした研究。
- RoboCat: ロボットマニピュレーションのための自己改善型汎用エージェントマニピュレーション2023/6/1
多様なロボットとタスクの経験を活用し、新しいスキルや機体に適応できる汎用マニピュレーションエージェントRoboCatを提案。自己生成データによる改善ループも示す。
- 少数の成功デモで長期的な器用マニピュレーションを実現する後付け目標選択マニピュレーション2021/12/1
少数の成功デモからタスク固有の目標分布を推定し、後付けリラベリングの探索を誘導することで、長期的な片腕・両腕ロボット操作タスクを少ないデモで効率的に学習する手法を提案した。
- モデルベース逆強化学習による時間不変な報酬関数の学習逆強化学習2021/7/1
実演から時間不変なコストを学習することで、実行速度や時間的ずれに依存せず汎化する報酬関数を獲得する手法を提案し、Kukaアームでの配置・ペグ挿しタスクで有効性を示した。
- 視覚デモンストレーションからのモデルベース逆強化学習逆強化学習2020/10/1
事前学習した視覚ダイナミクスモデルを用い、人間の視覚デモのみからコスト関数を学習し、視覚モデル予測制御で物体操作を再現するフレームワークを実機で検証した。
- 残差学習による接触を伴うマニピュレーションのためのDMP適応マニピュレーション2020/8/1
DMPによる接触を伴う挿入タスクを強化学習で残差補正し、タスク空間で全姿勢を扱うことで成功率と汎化性能を向上させる枠組みrLfDを提案した。
- 空間・相互作用ダイナミクスの構造表現学習による混雑環境での軌道予測軌道予測2019/11/1
環境の空間的・動的な側面を教師なしで学習し、歩行者予測やロボット操作の軌道予測をラベルなし画像データのみで新環境・新タスクへ適応できるモジュール型手法を提案した。
- 動画から力学パラメータを推定するVid2Param物理推論2019/7/1
物理ベースの力学モデルと再帰型変分オートエンコーダを組み合わせ、動画から位置・速度・反発係数・空気抵抗などの力学パラメータをオンライン推定する手法を提案した論文。
