Dominik Baumann

Aalto University

収録論文 13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

• 強化学習における計算効率の良い安全な探索
  強化学習2026/9/19

  ガウス過程より軽量なNadaraya-Watson推定量を用いて、制約付きMDPを安全に探索・最適化するアルゴリズムCoLSafe-MDPを提案し、グリッド環境と火星地形データで評価した。

• SUN: 強化学習における新規性への到達
  強化学習2026/9/8

  強化学習の探索において、新規性と到達可能性を同時に考慮した目標選択フレームワークSUNを提案し、到達不能な状態を含む環境で既存手法を上回る性能を示した。

• 強化学習による分散型マルチエージェントシステムの優先度駆動制御と通信
  群制御2026/5/1

  モデルフリーの強化学習を用いて、分散型マルチエージェントシステムにおける通信優先度と制御ポリシーを同時に学習する手法を提案した論文。

• ロボットのソーシャルナビゲーションのための軽量群衆モデル
  ソーシャルナビゲーション2025/8/1

  歩行者流の特性を活かして空間・時間処理を簡素化した軽量なマクロ群衆予測モデルを提案し、推論時間を3.6倍短縮しつつ予測精度を3.1%向上させ、社会的に配慮したロボットナビゲーションを実現した。

• 共有環境における人間の動きを考慮したマルチロボットタスク割り当て
  群制御2025/8/1

  人間の移動パターンを捉える動きのマップ(MoD)を活用し、人間との干渉による遅延を考慮したマルチロボットのタスク割り当て手法を提案。従来手法より最大26%ミッション完了時間を短縮した。

• シミュレーション支援によるブラックボックスロボット学習のための方策チューニング
  sim2real2024/11/1

  シミュレータを追加の情報源として活用し、実機での試行回数を抑えながら方策を効率的に改善するブラックボックス方策探索アルゴリズムを提案した。

• Safe reinforcement learning in uncertain contexts
  2024/1/1
• Learning by Doing: Controlling a Dynamical System using Causality, Control, and Reinforcement Learning
  2022/2/1
• GoSafe: Globally Optimal Safe Robot Learning
  2021/5/1
• Robot Learning with Crash Constraints
  2020/10/1
• Learning Event-triggered Control from Data through Joint Optimization
  2020/8/1
• Excursion Search for Constrained Bayesian Optimization under a Limited Budget of Failures
  2020/5/1
• Classified Regression for Bayesian Optimization: Robot Learning with Unknown Penalties
  2019/7/1