Nicholas Waytowich
収録論文 10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
- R2BC: 単一エージェント実演からのマルチエージェント模倣学習模倣学習2025/10/1
1人の人間がロボットを1台ずつ遠隔操作して実演を集め、マルチロボットの協調行動を模倣学習させる手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- EDEN: 内嗅皮質に着想を得た自己中心ナビゲーションのロボット実装ナビゲーション2025/6/1
哺乳類の内嗅皮質-海馬系に着想を得て、グリッドセル表現と強化学習を組み合わせ、視覚・運動センサのみで経路統合とゴール指向ナビゲーションを行うフレームワークEDENを提案し、シミュレータで高成功率を達成した。
- 評価ベース強化学習強化学習2023/7/1
サンプルペアの相対比較ではなく、個々の軌跡に対する人間の評価値を用いて報酬を学習する新しい強化学習手法を提案した。
- 意味的ゴールを用いた解釈可能な階層型エージェントフレームワーク階層型強化学習2022/10/1
計画と意味的ゴール指向強化学習を組み合わせ、空間・触覚述語から解釈可能なゴール空間を構築することで、長期的タスクを効率的に学習する階層型エージェントを提案した。
- 形状補完のためのマルチビューPerformer3D形状補完2022/9/1
時系列の複数視点から3D形状を補完する線形アテンションTransformer「MVP」を提案し、履歴を固定サイズの連想記憶で圧縮することで位置合わせ不要かつ高精度な補完を実現した。
- 動的距離学習を用いた自動ゴール生成強化学習2021/11/1
動的距離関数を自己教師ありで学習し、難易度に応じたゴールのカリキュラムを自動生成することで、マルチゴール強化学習のサンプル効率を改善する手法を提案した論文。
- 複数視点を活用した移動マニピュレーション移動マニピュレーション2021/10/1
不確実性に基づく次善視点を予測し、移動ロボットが別視点から物体を再観測して形状補完を行い、把持計画を改善する移動マニピュレーションシステムを提案した。
- 専門家の観察によるマルチロボット方策の推定と学習マルチロボット模倣学習2019/9/1
専門家ロボットチームの未注釈観察から各ロボットの制御器を推定し、その履歴でニューラルネット方策を学習して、同じ制御器群を持つ未学習チームに同等のミッション遂行性能を与える手法を提案した。
- 地図もコンパスも不要：パノラマ目標駆動型ビジュアルナビゲーションの学習ビジュアルナビゲーション2019/9/1
実環境の3Dスキャンから生成した専門家軌跡を用いた模倣学習により、地図・コンパス・オドメトリ・目標の相対位置に頼らず、パノラマ目標画像とRGBD入力だけで複雑な屋内環境をナビゲートするエージェントを訓練した研究。
- 自然言語ナレーションをStarCraft IIのゲーム状態に接地する相互埋め込みモデル強化学習2019/6/1
自然言語の指示をゲーム状態と同じ高次元空間に埋め込む相互埋め込みモデルを提案し、報酬形成による強化学習の改善可能性を示した。
