Chi-Guhn Lee

収録論文 9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

• RouteRLT: VLAポリシーを制御すべきRL専門家をいつ・どれにするか学習する
  VLA2026/9/22

  汎用VLAモデルと精密作業に特化したRL専門家を切り替えるルーティング手法を提案し、接続器挿入やケーブル操作などの実タスクで有効性を示した。

• WireCraft: 産業用DLO操作のためのシミュレーションベンチマーク
  シミュレーションベンチマーク2026/6/1

  産業用ワイヤーやケーブルなどの変形可能な線状物体（DLO）の操作を評価するためのシミュレーションベンチマークを提案し、コネクタ挿入、クリップ配線、チャネル配置の3つのタスク群と、RL・IL・VLAポリシーの比較を提供する。

• マルチタスク軌道からの解釈可能なスキルのオフライン発見
  模倣学習2026/2/1

  弱いタスクラベルと自己教師あり学習を組み合わせて、長期的なマルチタスクのオフラインデータから再利用可能なスキルを発見し、階層的な模倣学習を実現するフレームワークLOKIを提案した。

• ゴールだけでなくステップを評価：VLMによるロボットマニピュレーションのサブゴール評価
  VLA2025/9/1

  ロボット学習の評価を最終的な成功/失敗だけでなく、各サブゴールの成功率で可視化するため、視覚言語モデルを自動判定者として使う評価フレームワークStepEvalの設計原則を提案した論文。

• 自律マルチロボット探査における効率的なフリート設計のためのベイズ最適化フレームワーク
  群制御2024/8/1

  異種マルチロボットフリートの設計を、性能とコストのパレートフロント上で探索する多目的ベイズ最適化フレームワークBOFDを提案し、評価回数を抑えつつ優れた設計を効率的に見つけられることを示した。

• Risk-Aware Transfer in Reinforcement Learning using Successor Features
  2021/5/1
• {\epsilon}-BMC: A Bayesian Ensemble Approach to Epsilon-Greedy Exploration in Model-Free Reinforcement Learning
  2020/7/1
• Bayesian Experience Reuse for Learning from Multiple Demonstrators
  2020/6/1
• Contextual Policy Transfer in Reinforcement Learning Domains via Deep Mixtures-of-Experts
  2020/3/1