Daesol Cho
Seoul National University
収録論文 13本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
スキル転送強化学習VLA/表現学習VLA全身マニピュレーションスキル発見マルチタスク強化学習
※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
- BooST: 意味と動作を橋渡しする効率的なスキル転送スキル転送2026/8/1
ロボット学習におけるスキル抽象化の課題を解決するため、意味的意図と動作ダイナミクスを統合する二段階フレームワークBooSTを提案し、シミュレーションと実機で効率的なスキル転送を実証した。
- FLAG: 潜在拡張ガイダンスによるフローポリシーMaxEnt-RL強化学習2026/5/1
最大エントロピー強化学習において、重要度重みの崩壊を避けるためサンプリング領域を局所化し、フロー潜在変数で状態空間を拡張して代理目的を最適化する手法FLAGを提案。高次元制御タスクでSOTA性能を達成。
- DynaFLIP：三モーダル動力学誘導表現によるロボット知覚の再考VLA/表現学習2026/5/1
画像と言語と3Dフローを組み合わせた動力学認識の事前学習フレームワークを提案し、ロボット操作のための視覚表現を向上させた。
- EgoAVFlow: 人間の一人称視点動画から3Dフローを介した能動視覚によるロボット方策学習VLA2026/2/1
人間の一人称視点動画から3Dフロー表現を共有して操作と能動視覚を学習し、ロボット実演なしで視点制御と操作を実現する手法を提案。
- AdaptManip: オンライン再帰的状態推定による適応的な全身物体持ち上げ・運搬の学習全身マニピュレーション2026/2/1
ヒューマノイドが強化学習のみで物体の持ち上げと運搬を自律的に行う枠組みを提案し、再帰的物体状態推定とLiDAR自己位置推定を組み合わせて実機でゼロショット動作を実現した。
- 戦術的リソース制御と後続機動生成のための時間的行動表現学習強化学習2026/2/1
リソース使用と機動の因果関係を対比学習で捉え、離散コードブックで政策を条件付けるTARTを提案。迷路ナビと空戦シミュレータで有効性を示す。
- 周期的スキル発見スキル発見2025/11/1
状態を円形潜在空間に写像するエンコーダを学習し、歩行などに必要な多様な周期行動を教師なしで獲得する手法を提案。
- 時間的に拡張された行動共有によるマルチタスク強化学習マルチタスク強化学習2025/9/1
マルチタスク強化学習において、関連タスクのポリシーを活用した行動共有とレヴィフライトに着想を得た時間的拡張探索を組み合わせ、サンプル効率を向上させる手法MT-Lévyを提案した。
- Demonstration-free Autonomous Reinforcement Learning via Implicit and Bidirectional Curriculum2023/5/1
- Outcome-directed Reinforcement Learning by Uncertainty & Temporal Distance-Aware Curriculum Goal Generation2023/1/1
- S2P: State-conditioned Image Synthesis for Data Augmentation in Offline Reinforcement Learning2022/9/1
- Automating Reinforcement Learning with Example-based Resets2022/4/1
- Unsupervised Reinforcement Learning for Transferable Manipulation Skill Discovery2022/4/1