A. Rupam Mahmood

収録論文 12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

• 実用的な転移制約下での強化学習アルゴリズムの適合性再考
  強化学習2026/7/1

  転移指向の強化学習において、アルゴリズムの適合性をサンプル効率だけでなく、実時間効率とドメインランダム化への頑健性の観点から評価し、PPOがSACやTD-MPC2よりも実時間で高性能な方策を学習できることや、ドメインランダム化が異なるパラダイムのアルゴリズムに同様の影響を与えることを示した。

• 視覚ベースのロボット操作における強化学習の行動空間のベンチマーキング
  マニピュレーション2026/6/1

  視覚ベースの物体把持と押し操作タスクにおいて、4種類の行動空間（位置増分、位置速度、関節位置増分、関節速度）をシミュレーションと実世界で比較し、関節速度が最も優れていることを示した。

• バッチ更新・ターゲットネットワーク・リプレイバッファ不要の深層方策勾配法
  強化学習2024/11/1

  リプレイバッファやバッチ更新を使わず、最新サンプルのみで学習するインクリメンタルな深層方策勾配法AVGを提案し、実ロボットでの有効性を示した。

• 目標到達強化学習におけるスパース報酬の再検討
  強化学習2024/7/1

  目標到達タスクにおいて、最小時間タスクとして定式化したスパース報酬が高品質な方策の学習を促進し、密報酬を上回ることを示し、初期方策の目標到達率が成功の早期指標となることを明らかにした。

• MaDi: Learning to Mask Distractions for Generalization in Visual Deep Reinforcement Learning
  2023/12/1
• Reducing the Cost of Cycle-Time Tuning for Real-World Policy Optimization
  2023/5/1
• Real-Time Reinforcement Learning for Vision-Based Robotics Utilizing Local and Remote Computers
  2022/10/1
• Asynchronous Reinforcement Learning for Real-Time Control of Physical Robots
  2022/3/1
• Analyzing Neural Jacobian Methods in Applications of Visual Servoing and Kinematic Control
  2021/6/1
• Autoregressive Policies for Continuous Control Deep Reinforcement Learning
  2019/3/1
• Benchmarking Reinforcement Learning Algorithms on Real-World Robots
  2018/9/1
• Setting up a Reinforcement Learning Task with a Real-World Robot
  2018/3/1