Matthias Plappert
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーションsim2real強化学習運動言語マッピング動作言語
※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
- ロボット操作における目標自動発見のための非対称自己対戦マニピュレーション2021/1/1
アリスとボブの2エージェントによる非対称自己対戦で、人間の事前知識なしに多様な目標を自動発見し、単一の目標条件付き方策を訓練する手法を提案した。
- 確率的ダイナミクスモデルによるsim-to-real転送性能の予測sim2real2020/9/1
強化学習ポリシーの実機転送性能を、実機ロールアウトなしで予測する指標を提案。確率的ダイナミクスモデルを実機軌道で評価し、複雑なマニピュレーションタスクで実機性能と高い相関を示した。
- ロボットハンドによるルービックキューブ解法sim2real2019/10/1
シミュレーションのみで訓練したモデルを実機に転移させる自動ドメインランダム化(ADR)を提案し、ヒューマノイドハンドでルービックキューブを解くことに成功した。
- 器用な手指による把持内操作の学習マニピュレーション2018/8/1
シミュレーション上で強化学習を行い、摩擦や見た目をランダム化することで、実機のShadow Handに転送可能な視覚ベースの物体回転操作ポリシーを獲得した。
- マルチゴール強化学習：挑戦的なロボティクス環境と研究提案マニピュレーション2018/2/1
FetchロボットアームやShadow多指ハンドを使った押す・滑らす・ピック&プレース・ハンド内操作などの難易度の高い連続制御タスク群をOpenAI Gym上で提供し、マルチゴール強化学習の研究課題を提示した報告書。
- パラメータ空間ノイズによる探索強化学習2017/6/1
強化学習の探索において、行動空間ではなくエージェントのパラメータにノイズを加える手法を提案し、DQN・DDPG・TRPOで従来の行動空間ノイズや進化戦略より効率的に学習できることを示した。
- 深層リカレントニューラルネットワークによる全身運動と言語の双方向マッピング学習運動言語マッピング2017/5/1
深層RNNと系列変換学習を用いて、人間の全身運動と自然言語の間の双方向マッピングをセグメンテーションや手動特徴設計なしに学習する生成モデルを提案した。
- KIT動作言語データセット動作言語2016/7/1
人間の動作と言語を結びつける研究用に、複数のモーションデータを統合しクラウドソーシングで言語注釈を付けた大規模オープンデータセットを構築した。
