Shane Parr

収録論文 4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

• 反実仮想推論による創造的ロボットツール使用
  ツール使用2026/5/1

  因果推論フレームワークを用いて、ロボットがツールの本来の目的を超えた創造的な使い方を実現する。シミュレーション実験で因果関係を発見し、VLMによる特徴提案と反実仮想的なツール生成を組み合わせて、未知の物体を分類しスキルを転移する。

• 構造化ワールドモデルによるサンプル効率の良いロボット学習
  sim2real2022/10/1

  布折り畳みタスクのシミュレーションで、RGB画像とキーポイント特徴の比較およびワールドモデルの有無が学習効率と性能に与える影響を検証した。

• エージェント認識型状態推定：他エージェントの挙動から間接的に状態を推定する枠組み
  状態推定2021/8/1

  他エージェントの観測からグローバル状態を間接推定する枠組みを提案し、信号機の直接観測が失われた状況で車両挙動から信号状態を高精度に分類できることを実車データで示した。

• 抽象学習モデルを用いた計画と転用可能なサブタスクの学習
  階層強化学習2019/12/1

  サブタスクを記号的に表現する新形式L-AMDPを導入し、複数抽象度で確率的計画に使える遷移・報酬モデルを階層強化学習で獲得するPALMを提案した論文。