Elliot Chane-Sane
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ナビゲーションモデルベースRL歩行
※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
- ロボストラル・ナビゲート：単眼RGBのみで動作するスケーラブルな視覚言語ナビゲーションモデルナビゲーション2026/7/1
単眼RGB画像のみを入力とし、画像空間上でウェイポイントを予測することで、様々なロボット形態に再較正なしで適用可能な8B視覚言語モデルを提案。大規模シミュレーションデータと効率的な学習手法により、実世界データへの依存を低減しつつ高性能を実現した。
- 分離型逆伝播による一次モデルベース強化学習モデルベースRL2025/9/1
シミュレータで軌道を生成し、学習した微分可能モデルを通して勾配を計算することで、シミュレータの勾配が不要な高効率な一次方策最適化を実現し、四足・二足歩行タスクで有効性を示した。
- 不安定な点足二足歩行のための制約付き強化学習とBoltロボットへの応用歩行2025/8/1
点足型二足歩行ロボットBoltの制御に制約付き強化学習を適用し、Constraints-as-Terminationsとドメインランダム化でsim-to-real転移を実現した。バランス・速度制御・外乱応答を評価し、移動コストや床反力から自律性を分析した。
- 野生動物動画からの強化学習歩行2024/12/1
インターネット上の野生動物動画を教師信号として活用し、四足ロボットが歩行・ジャンプ・静止などの多様な運動スキルを獲得する強化学習手法を提案した。
- SoloParkour: 特権経験を用いた視覚移動のための制約付き強化学習歩行2024/9/1
特権情報で訓練した方策から経験を生成し、深度画像からのオフポリシー強化学習を効率化することで、四足ロボットに歩行・登攀・跳躍・這行などのパルクール技能を実現した。
- 制約を終端として扱う脚式ロコモーション強化学習歩行2024/3/1
制約違反時に将来の報酬を確率的に打ち切る新手法CaTを提案し、四足歩行ロボットSoloの障害物踏破で制約遵守を実現した。
- Learning Video-Conditioned Policies for Unseen Manipulation Tasks2023/5/1
- Goal-Conditioned Reinforcement Learning with Imagined Subgoals2021/7/1