Daniel Kudenko

収録論文 4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

• 視覚言語モデルのガイダンスによるポテンシャルベース報酬整形の自動化
  強化学習2026/6/1

  視覚言語モデル（VLM）のフィードバックを用いてポテンシャル関数を学習し、報酬整形を自動化するフレームワークVLM-PBRSを提案した。スパース報酬環境での学習を加速しつつ、最適方策を保持することを実証した。

• 動画データとポテンシャルベース報酬形成による走行学習
  歩行2020/12/1

  人間の走行動画から得た関節位置をポテンシャル関数として報酬形成に用い、ヒューマノイドの強化学習を高速化・高性能化する手法を提案。

• 群衆の中を移動するロボットナビゲーションのための機械学習手法の比較評価
  ナビゲーション2020/12/1

  ニューヨークのグランドセントラル駅で撮影された群衆動画データセットを用い、経路探索＋歩行者予測と強化学習の手法を比較し、強化学習が優れていることを示した。

• 義肢制御のためのAIチャレンジ：深層強化学習による13の解法
  強化学習2019/2/1

  筋骨格モデルを目標速度ベクトルに追従させる制御器を競うNeurIPS 2018チャレンジの概要と、参加者13チームが用いた深層強化学習ベースの解法を紹介する。