Colin Bellinger

収録論文 5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。

• 物体検出を活用した目標条件付き強化学習による汎用的なマニピュレーション
  マニピュレーション2025/7/1

  事前学習済み物体検出モデルでテキスト指示から対象物を特定し、マスクベースの目標条件付けを行うことで、未知の物体にも対応できる汎用的なリーチ・把持を強化学習で実現した。

• 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。

• Learning Visual Tracking and Reaching with Deep Reinforcement Learning on a UR10e Robotic Arm
  2023/8/1