Todd Hester

収録論文 3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

• 実世界強化学習の9つの課題
  強化学習2019/4/1

  強化学習を実世界に応用する際に障壁となる9つの課題を整理し、各課題の意味・既存手法・評価指標を示すとともに、それらを再現するテストベッド環境を提案した論文。

• 可変なソケット位置への挿入を深層強化学習で実現する実用的手法
  マニピュレーション2018/10/1

  既製のDDPGに少数の人間デモを組み合わせるだけで、モデル化や報酬設計なしに実機ロボットが挿入タスクを10分以内に学習し、ソケット位置の変動にも頑健に解けることを示した。

• ロボット制御のためのリアルタイムモデルベース強化学習アーキテクチャ
  モデルベースRL2011/5/1

  行動・モデル学習・計画を並列化しサンプルベース計画を用いることで、モデルベース強化学習をロボット制御に必要なリアルタイム周期で動作させる並列アーキテクチャを提案した論文。