Fernando Palafox

収録論文 6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

• モデルベース強化学習のための償却低ランク適応
  モデルベースRL2026/9/10

  ハイパーネットワークでテスト時にLoRAアダプタを生成し、世界モデルを少数の相互作用で未知環境に適応させる手法CLAWを提案。

• シミュレーション蒸留：実世界への迅速な適応のためのシミュレーションでのワールドモデル事前学習
  ワールドモデル/sim2real2026/3/1

  物理シミュレータから得た行動条件付き経験をワールドモデルに蒸留し、実世界ではエンコーダ等を固定して潜在ダイナミクスのみを更新することで、接触を伴う操作や歩行タスクで迅速な適応を実現する手法を提案した。

• 動力学不確実性下における一般化情報収集
  能動学習2026/1/1

  未知の動力学系において、モデル選択に依存しない一般的な情報収集コストを導出し、既存の相互情報量コストがその特殊ケースであることを示した。

• 車両ダイナミクスのデータ駆動型モデリングと補正
  sim2real2025/12/1

  時間依存入力を局所パラメータ化し、DRIPSとFMLの2手法で車両ダイナミクスを学習・補正するデータ駆動フレームワークを提案。

• スケーラブルなゲーム理論的予測・計画のためのプレイヤー選択ネットワーク
  マルチエージェント計画2025/5/1

  ゲーム理論的計画の計算量を削減するため、影響力のあるプレイヤーだけを選ぶPlayer Selection Networkと、相手の意図が不明な状況に対応するGoal Inference Networkを提案し、予測精度と計画安全性を向上させた。

• Learning Hyperplanes for Multi-Agent Collision Avoidance in Space
  2023/11/1