David D. Yuan

Stanford University

収録論文 3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

• Mulligan: 効率的なオンボット学習のための性能誘導型データ収集
  模倣学習2026/10/5

  ロボットの模倣学習において、失敗しやすい初期状態を優先的に収集するデータ収集法を提案し、実世界タスクで成功率を10-34ポイント改善した。

• SpeedTuning: 軽量強化学習によるポリシー実行の高速化
  操作/強化学習2026/8/1

  模倣学習で得た操作ポリシーの実行速度を、追加データ収集なしで強化学習により最適化し、成功率を保ちつつ2.4倍以上の高速化を実現するフレームワークを提案した。

• RoboCrowd: クラウドソーシングによるロボットデータ収集のスケーリング
  データ収集2024/11/1

  クラウドソーシングとインセンティブ設計でロボット模倣学習用の人間デモデータ収集を分散・拡張する枠組みを提案し、大学カフェでの2週間実験で200人以上から800エピソード超を収集した。