Jan Humplik
収録論文 11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
- Proc4Gem: 手続き的生成による物理的エージェンシーの基盤モデルsim2real2025/3/1
物理シミュレーションで接触を含む軌道を大量生成し、そのデータでGeminiを微調整することで、言語指示に従って四足ロボットが実環境で物体を押し動かせるようにした研究。
- Gemini Robotics：AIを物理世界へVLA2025/3/1
Gemini 2.0を基盤に、ロボットを直接制御できる汎用VLAモデル「Gemini Robotics」と、空間・時間理解を強化した推論モデル「Gemini Robotics-ER」を提案した論文。
- 拡散拡張エージェント：効率的な探索と転移学習のためのフレームワークVLA2024/7/1
大規模言語モデル・視覚言語モデル・拡散モデルを組み合わせ、過去の経験を拡散モデルで目標指示に合わせて変換する後知恵経験拡張により、強化学習のサンプル効率と転移学習を改善するフレームワークを提案。
- 自己中心視覚と深層強化学習によるロボットサッカーの学習マルチエージェント強化学習2024/5/1
自己中心的なRGB視覚のみを入力とし、関節レベルの行動を出力するマルチエージェントロボットサッカーの方策を深層強化学習で訓練し、シミュレーションから実機へ転移することに成功した。
- 言語モデル予測制御による人間フィードバックからの高速学習VLA2024/2/1
人間との対話履歴を遷移モデルとしてLLMに微調整し、モデル予測制御と組み合わせることで、ロボットの教示効率と成功率を向上させるフレームワークLMPCを提案。
- 言語から報酬へ：ロボットスキル合成の新パラダイムVLA2023/6/1
大規模言語モデルに報酬関数のパラメータを生成させ、それをリアルタイム最適化器で最適化することで、言語指示から多様なロボット動作を実現する手法を提案。
- 深層強化学習による二足歩行ロボットの俊敏なサッカースキル獲得sim2real2023/4/1
低コスト小型ヒューマノイドロボットに深層強化学習を適用し、1対1サッカーをプレイする俊敏で安全な運動スキルをシミュレーションで学習させ、実機へゼロショット転移した。
- SkillS: 効率的な時間拡張探索のための適応的スキルシーケンシング強化学習2022/11/1
既存の時間拡張スキルを探索のためにシーケンス化し、最終方策は生の経験から直接学習することで、迅速な適応と効率的なデータ収集を実現する手法を提案。
- NeRF2Real：ニューラル放射輝度場を用いた視覚誘導二足歩行運動スキルのSim2Real転移sim2real2022/10/1
スマホで撮影した短い動画からNeRFでシーンの形状と新規視点画像を学習し、物理シミュレータ上で視覚ベースの二足歩行ロボットの全身ナビゲーションとボール押し方策を学習して実機に転移した。
- オフポリシーデータを用いたロボット生涯学習における忘却と不均衡強化学習2022/4/1
生涯学習RLで生じる「保守性と学習効率のトレードオフ」と「環境間データ不均衡による性能低下」を分析し、オンライン対話とオフライン蒸留を分離する手法で解決する。
- 模倣して再利用：人と動物の動作から学習する再利用可能なロボット運動スキルsim2real2022/3/1
人や犬のモーションキャプチャデータを模倣して脚式ロボットの運動スキルモジュールを学習し、歩行やボールドリブルなどの下流タスクに再利用して実機へゼロショット転移した研究。
