Akinobu Hayashi

収録論文 2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

• R2-Dreamer: デコーダやデータ拡張なしの冗長性低減世界モデル
  モデルベース強化学習2026/3/1

  画像ベースのモデルベース強化学習において、デコーダを使わず、データ拡張にも頼らない自己教師ありの冗長性低減目的で表現崩壊を防ぐフレームワークR2-Dreamerを提案し、既存手法と同等以上の性能を達成しつつ学習を高速化した。

• 視覚と触覚データを用いた把持物体の6D姿勢推定
  触覚2026/1/1

  ロボットハンド内の物体の6D姿勢を、視覚と触覚の両データを統合して推定する手法を提案。触覚データを点群で表現し、ピクセル単位の密な融合ネットワークを構築。合成データで訓練し実機に転移できることを示した。