Thomas Bi

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

• 適応的強化学習による自律水上艇のクロスプラットフォーム制御
  強化学習/制御2026/7/1

  単一のポリシーで異なる水上艇にゼロショット適用可能な適応的強化学習手法を提案し、実機2機種で非適応ベースラインを最大58%上回る追従精度を達成した。

• インラインスケート型ヒューマノイドロボットの強化学習に基づく制御
  歩行/強化学習2026/6/1

  受動的なインラインスケートを装着したヒューマノイドロボットに対し、強化学習で制御ポリシーを訓練し、動的でエネルギー効率の高いスケーティング動作を実現した。実機へのゼロショット転送にも成功している。

• 実世界の迷路ゲームのための適応的非線形モデル予測制御
  モデル予測制御2024/6/1

  実世界の迷路ゲームを解くために、非線形非凸モデル予測制御を二層に分けて実装し、表面の凹凸を学習することで外乱やモデル誤差に対応した。

• データ拡張とモデルベース強化学習による実世界迷路ゲームの高効率学習
  sim2real2023/12/1

  カメラ画像から低次元観測と迷路の位置周辺の切り出し画像を抽出し、実機上でのモデルベース強化学習と対称性を利用したデータ拡張により、5時間の実世界訓練データだけで実物の迷路ゲームを解く制御方策を学習した。

• 触覚制御方策のゼロショットsim-to-real転移によるアグレッシブな振り上げ操作
  触覚/sim2real2021/1/1

  視覚型触覚センサのみを頼りに、物体の物理特性を事前知識なしで多様な棒を180度まで振り上げる動的マニピュレーションを実現し、シミュレータで学習した方策を実機へゼロショット転移させた研究。

• シミュレーションで触覚を学ぶ：視覚型触覚センシングのためのsim-to-real戦略
  触覚/sim2real2020/3/1

  視覚型触覚センサの3次元接触力分布を再現するため、シミュレーションで生成したデータのみで深層ニューラルネットを訓練し、実機へ直接転移できる手法を提案した。