Justin Fu

収録論文 6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

• MAGNIFIED: マルチモーダル大規模言語モデルの強化学習による動作計画の微調整
  自動運転2026/6/1

  自動運転の動作計画のために、マルチモーダル大規模言語モデルを強化学習で微調整し、トークン単位の報酬を用いて計画目的に合わせる手法を提案した。

• Waymax: 大規模自動運転研究のための高速データ駆動型シミュレータ
  自動運転シミュレーション2023/10/1

  実世界の走行データを用いてマルチエージェントの自動運転シナリオを再現し、TPU/GPU上で大規模かつ高速にシミュレーションできるデータ駆動型シミュレータWaymaxを提案した論文。

• 模倣だけでは不十分：強化学習による難運転シナリオへのロバスト化
  自動運転2022/12/1

  10万マイル超の実走行データで模倣学習した運転方策に、単純な報酬の強化学習を組み合わせることで、衝突リスクの高い難シナリオでの失敗を38%以上削減した。

• 自動運転計画のための階層的モデルベース模倣学習
  自動運転2022/10/1

  実車走行データから階層的モデルベース敵対的模倣学習で運転方策を学習し、未知の目標経路にも汎化する操舵可能な方策を実現した。

• 半教師あり強化学習によるスキルの汎化
  強化学習2016/12/1

  報酬が得られる限定環境と報酬なしの多様な環境を組み合わせ、逆強化学習的にタスク目的を推定して行動を汎化する半教師あり強化学習を提案した論文。

• オンライン力学適応とニューラルネット事前分布による操作スキルの一発学習
  マニピュレーション2015/9/1

  過去タスクの経験をニューラルネットの力学モデルとして事前学習し、オンラインで局所線形モデルを逐次再適合させてモデル予測制御を行うことで、複雑なロボット操作タスクを1回の試行で学習する手法を提案した。