Adrian Li

収録論文 7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

• ジェスチャー応答と音楽伴奏を伴うインタラクティブなマルチロボットフロッキング
  群制御2024/4/1

  人間がロボットの群れと一緒に動き、ジェスチャーや音楽でインタラクションする新しい群制御アルゴリズムを提案し、振る舞いの重みモードが体験に与える影響を実験で検証した。

• 大規模深層強化学習：オフィスビルでの移動マニピュレータ群による廃棄物仕分け
  マニピュレーション2023/5/1

  実世界データとシミュレーションを組み合わせた深層強化学習により、23台の移動マニピュレータがオフィスビルでリサイクル品とゴミを仕分けるシステムを構築し、大規模に評価した。

• PI-QT-Opt: 予測情報による大規模マルチタスクロボット強化学習の改善
  マニピュレーション2022/10/1

  過去と未来の相互情報である予測情報を補助損失としてQT-Optに組み込み、シミュレーションと実世界で最大297の視覚ベースマニピュレーションタスクを単一パラメータで学習し、成功率と未見タスクへのゼロショット転移を改善した。

• リスク認識型視覚ロボット把持のための分位点QT-Opt
  マニピュレーション2019/10/1

  連続行動空間向け分散型Q学習の分布版Q2-Optを提案し、視覚ベースのロボット把持タスクで従来より高い成功率とサンプル効率を示すとともに、リスク歪み指標によるリスク管理の可能性を検証した。

• 視覚ベースロボット把持のための確率的マルチモーダルアクターモデル学習
  把持2019/4/1

  画像から成功する把持姿勢の条件付き分布をガウス混合と正規化フローを組み合わせたニューラル密度モデルで直接学習し、CEMより3倍高速な推論を実現した。

• 分散非同期ガイド付き方策探索による集団ロボット強化学習
  強化学習2016/10/1

  複数ロボットが経験を共有して方策を集団学習する分散非同期版ガイド付き方策探索を提案し、4台のロボットによる視覚ベースのドア開けタスクで単機より優れた汎化・稼働率・学習時間を実証した。

• 経路積分ガイド付き方策探索
  マニピュレーション2016/10/1

  経路積分型のモデルフリー局所最適化とオンポリシーサンプリングを組み合わせ、視覚入力から直接トルク制御を行う深層ニューラルネット方策を学習する手法を提案した。