Gregory Kahn
収録論文 14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
- Open X-Embodiment: ロボット学習データセットとRT-XモデルVLA2023/10/1
21機関・22種のロボットからなる大規模データセットを構築し、異なるロボットやタスクに適応できる汎用ロボット方策RT-Xを学習した研究。
- 異種ロボットのデータからナビゲーションを学習する階層統合モデルナビゲーション2021/6/1
知覚モデルとダイナミクスモデルを別々に学習し、テスト時に階層的に統合して行動計画を行う強化学習手法HIntを提案。異なるロボットで収集したデータを活用しつつ、展開ロボットの物理能力を尊重した移動ナビゲーションを実現した。
- 潜在ゴールモデルによる未知環境ナビゲーションの高速探索ナビゲーション2021/4/1
画像ゴールまでの距離と行動を潜在変数モデルで学習し、トポロジカルな画像メモリと組み合わせて、未知の障害物や天候の中でも80m先のゴールを20分以内に探索・到達する移動ロボットシステムを実現した。
- ViNG: 視覚ゴールによるオープンワールドナビゲーションの学習ナビゲーション2020/12/1
ゴール画像を指定して目的地へ移動するナビゲーションシステムViNGを提案し、実機の屋外移動ロボットで従来のゴール条件付き強化学習手法を上回る性能を示した。
- 介入から学ぶナビゲーション学習ナビゲーション2020/10/1
人間による安全介入（ディスエンゲージ）を学習信号として活用し、強化学習で屋外歩道を自律走行するナビゲーション手法を提案した論文。
- 吊り下げペイロードを運ぶ飛行ロボットのためのモデルベースメタ強化学習飛行制御2020/4/1
吊り下げ荷物の未知の物理特性に飛行中数秒で適応するため、変化したダイナミクスのモデルをメタ学習する手法を提案し、非適応手法より優れた運搬性能を示した。
- BADGR: 自己教師あり学習による自律ナビゲーションシステムナビゲーション2020/2/1
実環境で収集した自己教師ありデータのみで学習し、幾何学的な障害物に惑わされず走行可能な地形を判断して目的地へ向かう移動ロボットナビゲーションシステムを開発した。
- シミュレーションと実データを統合した深層強化学習による視覚ベース自律飛行の汎化sim2real2019/2/1
シミュレーションの大規模データで汎化可能な知覚を学習し、実世界の1時間のデータで機体ダイナミクスを学習することで、小型ドローンが新しい環境でも衝突回避できる手法を実現した。
- 合成可能な行動条件付き予測器：ロボットナビゲーションのための柔軟なオフポリシー学習ナビゲーション2018/10/1
オフポリシーデータからイベント手がかりを学習し、テスト時にそれらを組み合わせて多様なタスクを達成するフレームワークを提案。シミュレーションと実機のRCカーで自律的にデータ収集・学習し、様々なタスクを実行できることを示した。
- 画像条件付きダイナミクスモデルによる脚式ミリロボットの制御学習歩行2017/11/1
17分未満のデータからニューラルネットでロボットのダイナミクスを学習し、カメラ画像を条件に地形ごとの歩容をオンライン生成して目的地追従を実現した。
- 汎用計算グラフを用いた自己教師あり深層強化学習によるロボットナビゲーションナビゲーション2017/9/1
モデルフリーとモデルベースの中間を取る汎用計算グラフを提案し、生画像からサンプル効率よくナビゲーションを学習する手法を実現した。実機RCカーで数時間の自己教師あり学習により複雑な屋内環境の走行を達成した。
- モデルベース深層強化学習のためのニューラルネットワークダイナミクスとモデルフリーファインチューニングモデルベース強化学習2017/8/1
中規模ニューラルネットのダイナミクスモデルとモデル予測制御を組み合わせ、ランダム行動データのみから効率的に歩行・遊泳などの運動スキルを学習し、さらにモデルフリー学習の初期化に用いることでサンプル効率を3〜5倍向上させた。
- 衝突回避のための不確実性を考慮した強化学習強化学習/衝突回避2017/2/1
衝突確率とその不確実性を推定するモデルベース強化学習により、未知環境では低速で慎重に、自信のある場所では速度を上げて移動する衝突回避を実現した。
- MPCガイド付き方策探索による自律飛行体の深層制御方策学習飛行制御2015/9/1
MPCで生成した完全状態の訓練データを用いて、機載センサの生観測のみから行動を出力する深層ニューラルネット方策を学習し、状態推定なしで低計算コストに障害物回避を実現した。
