ロボット学習

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AdaDemoは、既存のポリシーの弱点に的を絞ってデモンストレーションデータセットを効率的に拡張することで、マルチタスクビジュアルポリシー学習を改善する。

ロボットが未知の環境で効率的に有用なデータを収集できるよう、ロボット学習手法を適応型情報収集経路計画に適用することで、より柔軟で適応性のある解決策を提供する。

MVSA-Netは、複数のヘテロジニアスな視点からの入力を活用し、課題の状態と行動を同時に認識することで、ロボットの学習から観察(LfO)を強化し、現実世界での展開を可能にする。

大規模言語モデルを使って、わずかな実演から一般的な行動を学習することができる。

人間のデモンストレーションから直接タスクを推論するためのVid2Robotの新しいエンドツーエンドビデオベース学習フレームワーク。

報酬関数の学習において、真の報酬関数と類似性を最大化するための新しいアクティブなクエリング手法が優れた結果を示す。

単一接触空間の誤謬を避け、リーマン幾何学を正しく活用することが重要である。

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