Jonathan Lee

収録論文 8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

• 特権情報を用いた強化学習によるクアッドロータのナビゲーション
  ナビゲーション2025/9/1

  到達時間マップとヨー調整損失を特権情報として活用し、大きな障害物を回避するクアッドロータのナビゲーションを強化学習で実現した。

• 空気圧把持による変形可能物体の巧みな操作：一端を持ち上げる手法
  マニピュレーション2025/1/1

  柔軟・多孔質素材用の空気圧グリッパを使い、持ち上げ中の姿勢と位置を精密制御することで、把持力と気流による振動を抑えつつ布状物体を一端から持ち上げる手法を提案し、4素材で検証した。

• オンボード深度カメラを用いた多様な環境での高速クアッドロータ航法
  飛行ロボット2024/11/1

  RGB-D観測履歴を活用した前進弧モーションプリミティブによる反応型プランナを開発し、安全停止動作を組み込むことで、洞窟や森林など多様な環境で衝突を避けつつ高速飛行を実現した。

• リアルタイム交通流予測のためのSA-LSTM：ボトルネックと衝撃波の予測
  交通流予測2024/2/1

  自己注意機構とLSTMを組み合わせたSA-LSTMを提案し、メソスケールのリアルタイム交通流予測で最先端性能を達成。多段階予測にも拡張し、短期・長期のトレードオフを改善した。

• 収束する監督者からのオンポリシー模倣学習
  模倣学習2019/7/1

  学習中に性能が向上していく監督者からの模倣学習を定式化し、収束後の最良方策に対する後悔保証を示すとともに、モデルベースRLの監督者と組み合わせることで連続制御タスクでの高速化と性能向上を実現した。

• 不変な隠れセミマルコフモデルによるロボット模倣学習の汎化
  模倣学習2018/11/1

  物体の見た目や位置・視点の変化に不変な隠れセミマルコフモデルを提案し、4回の教示だけで可動障害物を避けるピック＆プレースをBaxterロボットに学習させた。

• 実演からのロボット学習における制約推定と微分不要のリカバリ
  模倣学習2018/1/1

  実演データのサポート推定を暗黙の制約として用い、境界に近づくとリカバリ方策に切り替える二段階手法を提案し、衝突を83%削減した。

• ロボット深層学習における人間中心サンプリングとロボット中心サンプリングの比較
  模倣学習2016/10/1

  ロボットの深層学習によるデモンストレーション学習で、人間が教示するHCサンプリングとロボットの実行に人間が修正ラベルを付けるRCサンプリングを、グリッドワールドと実機の物体分離タスクで比較した論文。