Alexander Mathis

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

• TERRA: 筋骨格ロコモーションのための地形認識型再構築・リターゲティング・制御
  筋骨格ロコモーション2026/9/29

  運動軌道データから地形形状を復元し、筋骨格モデルへリターゲティングして、多様な不整地を歩行できる単一の筋駆動制御ポリシーを学習するパイプラインを提案した。

• MyoChallenge 2025: 人間の運動知能のための新しいベンチマーク
  運動制御2026/5/1

  NeurIPS 2025で開催されたMyoChallengeは、高忠実度の筋骨格モデルと物理シミュレーションを用いて、卓球ラリーとサッカーペナルティキックの2つのタスクで運動制御の知能を競うベンチマークを確立した。

• MuscleMimicによる身体化AIへ：全身筋骨格運動学習の大規模化
  筋骨格モデル/運動学習2026/3/1

  筋骨格モデルによる運動模倣学習を大規模に実現するオープンソースフレームワークMuscleMimicを提案し、GPU並列計算で高速化し、多様な動作を学習可能にした。

• Arnold: マルチタスク・マルチ身体性に対応する筋Transformerポリシー
  筋骨格制御2025/8/1

  筋骨格モデルを対象に、行動クローニングと強化学習を組み合わせたTransformerベースのポリシーを開発し、巧みな物体操作・リーチング・歩行を含む14タスクを単一タスク専門家と同等以上に達成した。

• KINESIS：筋骨格系ヒト歩行の動作模倣
  歩行2025/3/1

  筋腱駆動型の筋骨格モデルで人間の歩行を模倣する強化学習フレームワークを提案し、最大290筋の制御と人間のEMG活動と相関する筋活動パターンの生成を実現した。

• 方策ネットワークの潜在空間における時間相関探索
  強化学習2023/5/1

  強化学習において、方策ネットワークの潜在状態に時間相関のあるノイズを注入することで、過剰駆動系でも効率的に探索できる手法Latticeを提案した。

• DMAP: 変化する身体で歩行を学習する分散形態注意ポリシー
  歩行2022/9/1

  身体の形態が変化する環境で歩行を学習するため、固有感覚処理・関節ごとの分散制御・注意機構を組み合わせた生物模倣ポリシーDMAPを提案し、隠れた形態情報なしでオラクル並みの性能を達成した。