Rohan Patil

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

• 報酬構造が強化学習におけるエピソード探索と神経記憶の相互作用を形成する
  強化学習2026/8/5

  部分観測強化学習において、探索ボーナスと記憶アーキテクチャの相互作用を制御された環境で調査し、報酬の構造（密度ではなく）がその相互作用パターンを決定することを示した。

• 調整には時としてランダム性が必要である
  マルチエージェント強化学習2026/5/1

  協調マルチエージェント強化学習において、対称な観測下で決定的方策が役割分化できない問題を、エージェントごとに乱数をサンプリングして順位付けし注意をマスクするDiamond Attentionで解決し、ゼロショット転移を実現した。

• BOIL: 環境の個別情報を学習する
  群制御2026/4/1

  複雑な環境でのマルチエージェントシステム向けに、PageRankと共通情報最大化を用いて環境構造から有用な情報を抽出し、長期的な行動を導く手法を提案した。

• GHOST: 観測されたSfM軌跡からの地平面投影仮説
  自動運転/軌道予測2026/3/1

  車載カメラ映像から自己教師ありで走行可能な軌道をセグメンテーションする手法を提案。SfMで得た軌跡を地平面に投影して教師ラベルを自動生成し、単眼画像から軌道候補を予測する。

• GAMMS: グラフベースの敵対的マルチエージェントモデリングシミュレータ
  群制御2026/2/1

  グラフで表現できる環境でのマルチエージェントシミュレーションを、軽量かつ拡張可能に実行できるオープンソースフレームワークGAMMSを提案。可視化や外部ツール連携を備え、LLMを含む多様なエージェントを扱える。

• ロボットマニピュレーションのための視覚強化学習における視点の統合と分離
  マニピュレーション2025/5/1

  複数のカメラ視点を効率的に統合しつつ、単一視点特徴で拡張して分離することで、サンプル効率が高くカメラ故障に頑健なマニピュレーション方策を学習するMADアルゴリズムを提案。