Author: 김 영규
[arXiv 2025] Splatting Physical Scenes: End-to-End Real-to-Sim from Imperfect Robot Data
안녕하세요, 이번주는 Google DeepMind의 end-to-end로 3DGS 기반으로 물리 시뮬레이션이 가능한 3d asset generation pipeline을 소개한 논문입니다. Synthetic data 활용을 한 로봇 학습에서는 asset generation이 필수적이고,…
[ICLR 2025] SINGAPO: SINGLE IMAGE CONTROLLED GENERATIONOF ARTICUALTED PARTS IN OBJECTS
안녕하세요 이번주 x-review는 image to 3D 논문입니다. 기존에 3D reconstruction을 진행하면서 3D-gaussian을 mesh화 한 뒤에 시뮬레이터를 위한 asset으로 활용하려고 했으나 gaussian -> mesh 과정에서 어려움이…
[arXiv 2025] Scalable Real2Sim: Physics-Aware Asset Generation Via Robotic Pick-and-Place Setups
안녕하세요, 이번주 x-review는 Amazon Robotics에서 나온 시뮬레이터에서 활용 가능한 asset generation에 관한 논문입니다. 기존의 논문들과 다르게 3d reconstruction을 진행할 때 pick and place setup을 이용해…
[ICRA 2025] DexMimicGen: Automated Data Generation for Bimanual Dexterous Manipulation via Imitation Learning
안녕하세요, 이번주 리뷰는 소수의 human teleloperation 데모를 통해 자동으로 엄청나게 많은 양의 시뮬레이션 데모를 만들어 낼 수 있는 방법을 제안한 논문입니다. NVIDIA에서 수행한 연구인 만큼…
[CoRL 2024] Robot See Robot Do: Imitating Articulated Object Manipulation with Monocular 4D Reconstruction
안녕하세요, 지난주에는 scene을 3D로 복원한 뒤 이를 기반으로 효율적인 학습을 수행하는 논문을 리뷰했는데요, 이번에는 그보다 한 단계 더 나아가 시간 축을 포함한 4D 정보를 복원하여…
[RSS 2025]Novel Demonstration Generation with Gaussian Splatting Enables Robust One-Shot Manipulation
안녕하세요, 이번주에는 Real 2 Sim 2 Real 파이프라인을 제시한 논문에 대한 리뷰를 해보려고 합니다. 기존의 관심사가 Sim에서의 조작을 통한 Real 데이터를 최대한 효율적으로 활용하며 Policy의…
[arXiv 2025] RoboVerse: Towards a Unified Platform, Dataset and Benchmark for Scalable and Generalizable Robot Learning
안녕하세요, 이번엔 2025년 4월에 나온 따끈따끈한 논문을 리뷰해보려고 합니다. 지난주에 Behavior-1K논문을 리뷰했었는데, Behavior-1K는 수많은 asset을 제작해서 하나의 거대한 데이터셋을 제작했다면, 이번에 리뷰할 논문은 여러 시뮬레이터에서…
[CoRL 2022] BEHAVIOR-1K: A Benchmark for Embodied AI with 1,000 Everyday Activities and Realistic Simulation
안녕하세요, 이번주엔 여태까지 진행하던 강화학습 논문들 리뷰를 접어두고 Embodied AI를 위한 벤치마크 논문을 가지고 왔습니다. BEHAVIOR-1K는 comprehensive 한 시뮬레이션 벤치마크로, BEHAVIOR-1K 데이터셋과 OmniGibson이라는 시뮬레이션을 지원한다는…
[ICLR 2016] Continuous Control With Deep Reinforcement Learning
안녕하세요, 이번주도 Deep Reinforcement learning 논문을 들고왔습니다. 사실 Deep RL을 적용한 논문을 처음으로 리뷰했을 때 그 논문에 쓰인 알고리즘인데, 그 때는 지식이 너무 부족한 상황이어서…
[AAAI 2016] Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning
안녕하세요, 이번주도 저번주에 이어서 강화학습에 딥러닝을 적용한 논문을 리뷰해보도록 하겠습니다. 강화학습에 처음으로 딥러닝을 적용한 DQN이 가지고 있는 Q-value 과대추정(overestimation bias) 문제를 해결하기 위해 제안된 알고리즘입니다….
안녕하세요. 리뷰 읽어주셔서 감사합니다. 아, 네 제가 여태 몇 번 리뷰와 세미나를 이 주제로 하며 새로운 Pruning 전략이 아니면 짚고…