Max Rudolph
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLAsim2real群制御
※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
- RLZero: ドメイン内教師なしで言語から直接方策を推論VLA2024/12/1
言語指示から動画生成モデルで想像した観測を対象環境に投影し、教師なし強化学習で事前学習したエージェントが即座に模倣することで、追加学習なしに言語から行動を生成する手法を提案。
- ロボットエアホッケー：強化学習のためのマニピュレーションテストベッドsim2real2024/5/1
ロボットエアホッケーを題材に、到達からブロック押し出しまで多様なタスクと2つのシミュレータ・実機を含む強化学習テストベッドを構築し、模倣学習・オフラインRL・スクラッチRLで評価した。
- 能力の認識と通信による異種マルチロボット方策の汎化群制御2024/1/1
ロボットが自身と他者の能力を認識・通信することで、チーム構成やサイズが変わっても適応できる分散方策を実現した研究。
- 空中・地上マルチロボットチームによる範囲限定カバレッジ制御群制御2023/6/1
センサ能力の異なる空中・地上ロボットの混成チームで、未知の密度分布を持つ領域を効率的に観測するため、Lloydのアルゴリズムを拡張したカバレッジ制御手法を提案し、シミュレーションと実機実験で評価した。
- Sim2Real再考：低忠実度シミュレーションがナビゲーションのSim2Real転移を向上させるsim2real2022/7/1
視覚ナビゲーションにおいて、シミュレーションの忠実度を上げるのではなく、実世界データでロボット運動の単純モデルを作る方が学習と汎化を改善することを大規模評価で示した。
- 窮すれば鈍する：リスク適応型タスク割り当てに向けて群制御2021/8/1
不確実な能力を持つ異種マルチロボットチームの連合形成において、リスク回避とリスク志向を適応的に切り替えることでタスク要件を満たす確率を最大化する手法を提案した論文。
