Daesol Cho

Seoul National University

収録論文 13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

• BooST: 意味と動作を橋渡しする効率的なスキル転送
  スキル転送2026/8/1

  ロボット学習におけるスキル抽象化の課題を解決するため、意味的意図と動作ダイナミクスを統合する二段階フレームワークBooSTを提案し、シミュレーションと実機で効率的なスキル転送を実証した。

• FLAG: 潜在拡張ガイダンスによるフローポリシーMaxEnt-RL
  強化学習2026/5/1

  最大エントロピー強化学習において、重要度重みの崩壊を避けるためサンプリング領域を局所化し、フロー潜在変数で状態空間を拡張して代理目的を最適化する手法FLAGを提案。高次元制御タスクでSOTA性能を達成。

• DynaFLIP：三モーダル動力学誘導表現によるロボット知覚の再考
  VLA/表現学習2026/5/1

  画像と言語と3Dフローを組み合わせた動力学認識の事前学習フレームワークを提案し、ロボット操作のための視覚表現を向上させた。

• EgoAVFlow: 人間の一人称視点動画から3Dフローを介した能動視覚によるロボット方策学習
  VLA2026/2/1

  人間の一人称視点動画から3Dフロー表現を共有して操作と能動視覚を学習し、ロボット実演なしで視点制御と操作を実現する手法を提案。

• AdaptManip: オンライン再帰的状態推定による適応的な全身物体持ち上げ・運搬の学習
  全身マニピュレーション2026/2/1

  ヒューマノイドが強化学習のみで物体の持ち上げと運搬を自律的に行う枠組みを提案し、再帰的物体状態推定とLiDAR自己位置推定を組み合わせて実機でゼロショット動作を実現した。

• 戦術的リソース制御と後続機動生成のための時間的行動表現学習
  強化学習2026/2/1

  リソース使用と機動の因果関係を対比学習で捉え、離散コードブックで政策を条件付けるTARTを提案。迷路ナビと空戦シミュレータで有効性を示す。

• 周期的スキル発見
  スキル発見2025/11/1

  状態を円形潜在空間に写像するエンコーダを学習し、歩行などに必要な多様な周期行動を教師なしで獲得する手法を提案。

• 時間的に拡張された行動共有によるマルチタスク強化学習
  マルチタスク強化学習2025/9/1

  マルチタスク強化学習において、関連タスクのポリシーを活用した行動共有とレヴィフライトに着想を得た時間的拡張探索を組み合わせ、サンプル効率を向上させる手法MT-Lévyを提案した。

• 暗黙的・双方向カリキュラムによるデモンストレーション不要の自律強化学習
  強化学習2023/5/1

  デモンストレーションやリセットなしで非エピソード的に学習する自律強化学習手法を提案し、学習進捗に応じて起動する補助エージェントと最適輸送に基づく双方向ゴールカリキュラムで従来手法を上回った。

• 不確実性と時間距離を考慮したカリキュラム目標生成による結果指向強化学習
  強化学習2023/1/1

  強化学習において、望む結果に至るためのカリキュラム目標を不確実性と時間距離に基づいて生成し、二部マッチングで最適化する手法を提案。ナビゲーションやロボット操作タスクで従来法を上回る性能を示した。

• S2P: オフライン強化学習のデータ拡張のための状態条件付き画像合成
  オフライン強化学習2022/9/1

  エージェントの状態から生のピクセル画像を生成するモデルS2Pを提案し、状態空間でのモデルベース遷移により未見の画像分布を仮想的に探索することで、画像ベースのオフライン強化学習の性能と汎化能力を向上させた。

• 例示ベースのリセットで強化学習を自動化する
  強化学習2022/4/1

  リセット操作を自己教師あり学習で行う追加エージェントを導入し、実世界ロボットの強化学習における手動リセットを削減しつつ前向き方策の学習を進める手法を提案した。

• 転移可能な操作スキル発見のための教師なし強化学習
  マニピュレーション2022/4/1

  報酬なしで構造化探索を行い、ロボット操作に必要な相互作用行動と転移可能なスキルを教師なしで学習する手法を提案し、下流タスクでのサンプル効率向上を示した。