Reuben Aronson

収録論文 5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

• PHIRL: 逆強化学習のための学習報酬とタスク進捗の整合
  逆強化学習2026/9/25

  人間のデモンストレーションと進捗フィードバックを組み合わせ、逆強化学習でロバストな報酬関数を学習するデータ効率の良いフレームワークPHIRLを提案。実機・シミュレーションでベースラインを上回る性能を示した。

• ユーザーはロボット基盤モデルの性能をタスク成功率とその先でどう理解するか
  VLA2026/2/1

  ロボット基盤モデルの評価情報を非専門家がどう解釈するかを調査し、タスク成功率に加えて失敗事例や新規タスクへの推定情報も重視することを明らかにした。

• ロボットディスプレイ設計における表現力と明瞭性：動的・静的表示が協調作業に与える影響
  HRI2025/6/1

  ロボットの目とアイコンのアニメーション表示が、協調ナビゲーション課題での信頼・満足度・解釈しやすさ・成功率にどう影響するかを公共空間で37名を対象に調査した。

• 解釈可能なロボット基盤モデルに向けて：タスク特化型ポリシー生成アプローチ
  基盤モデル2024/7/1

  ロボット基盤モデルからタスクごとに独立したポリシーを生成する手法DPPを提案し、ユーザーが個別に更新・理解しやすい解釈可能なシステムを目指す。

• 想像上の行動で強化学習ポリシーを修正：予測可能なポリシーがユーザーの新規タスク遂行を可能にする方法
  強化学習2023/12/1

  強化学習ロボットの一部をユーザーが遠隔操作する際、ポリシーが予期せぬ行動をとる問題を定式化し、IODAアルゴリズムでユーザーの期待に沿った行動を促す手法を提案。