基本信息
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个人简介
My research brings a novel Riemannian perspective to robot learning, optimization, and control by leveraging Riemannian geometry as inductive bias and as a theory to provide sound theoretical guarantees. I investigates data-efficient methods that build on geometric spaces and exploit the geometric information naturally arising in robotic data. My work focuses on skills learning via human demonstrations and adaptation techniques with geometry as a cornerstone. It spans various applications in the field of robot manipulation.
研究兴趣
论文共 31 篇作者统计合作学者相似作者
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时间
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主题
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合作者
合作机构
Peter Mostowsky, Vincent Dutordoir,Iskander Azangulov,Noémie Jaquier,Michael John Hutchinson, Aditya Ravuri,Leonel Rozo,Alexander Terenin, Viacheslav Borovitskiy
arxiv(2024)
引用0浏览0引用
0
0
CoRR (2024)
CoRR (2024)
引用0浏览0EI引用
0
0
ROBOTICS RESEARCH, ISRR 2022 (2023): 395-403
CoRR (2023)
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作者统计
#Papers: 35
#Citation: 248
H-Index: 9
G-Index: 9
Sociability: 4
Diversity: 2
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合作学者
合作机构
D-Core
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