Andreas Sochopoulos

収録論文 7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

• 最適輸送Q学習によるフローポリシーの操縦と高速化
  VLA/強化学習2026/7/1

  ロボットの経験を用いたRL後訓練により、準最適なフローベースポリシーを微調整・高速化する最適輸送Q学習（OTQL）を提案した。

• 視覚言語行動モデルにおける宣言的知識と手続き的知識の分離
  VLA2026/6/1

  ロボットの模倣学習において、物体の概念（宣言的知識）と操作方法（手続き的知識）を分離できないことが汎化の妨げとなっている。本論文では、情報の流れを再構成した新しいVLAモデルw²VLAを提案し、モジュール化により知識を分離してゼロショット転移を可能にする。

• 注意的特徴集約：ロバスト性を気にせずタスク関連の視覚手がかりに注目する方策
  VLA2025/11/1

  事前学習済み視覚表現を用いた視覚運動方策において、タスク無関係な情報を無視する軽量な注意的特徴集約機構を提案し、視覚的摂動に対するロバスト性を向上させた。

• 歩行訓練支援ロボットにおけるヒューマン・イン・ザ・ループ最適化
  歩行支援・外骨格2025/10/1

  下肢外骨格のアシスト制御をCMA-ESで個人ごとに最適化し、2日間の実験で検証したが、性能への明確な効果は見られなかった。

• 条件付き最適輸送カップリングによる高速フローベース視覚運動ポリシー
  VLA2025/5/1

  ノイズとサンプル間の条件付き最適輸送カップリングを用いてフローODEを直線化し、拡散ポリシーより10倍高速で成功率も4%高い少数ステップのロボット視覚運動ポリシーを実現した。

• 時間的絡み合いの罠：視覚運動ポリシー学習における事前学習済み視覚表現の活用
  VLA2025/2/1

  事前学習済み視覚表現を逐次意思決定に使うと時間的絡み合いが生じる問題を指摘し、その影響を定量化して、絡み合いを解く簡単なベースラインを提案した論文。

• 安定なニューラルODEを用いた深層力学系の学習
  力学系学習2024/4/1

  複数のアトラクタを持つ安定な潜在力学系をニューラルODEで学習し、状態微分情報や状態計測を必要とせずに軌道生成を実現する手法を提案。