Glen Berseth

収録論文 27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

• 視覚-行動ロボットデータの再ラベリングによるタスク堅牢性向上
  VLA2026/6/9

  大規模視覚言語モデルを用いて既存のロボットデータセットを拡張し、追加データ収集なしで指示追従性能と汎化性を向上させるフレームワークTREADを提案した。

• 形態条件付けによるハードウェア非依存の四足歩行ワールドモデルに向けて
  ワールドモデル2026/4/1

  四足歩行ロボットのワールドモデルを、ロボットの形態情報を明示的に条件付けすることで、異なるハードウェア間でゼロショット汎化可能にする手法を提案した論文。

• 時間的表現による探索：外部報酬なしでの複雑な探索行動の学習
  探索2026/3/2

  時間的コントラスト表現を用いて、未来の予測が難しい状態を優先的に探索する手法を提案し、移動・操作・身体化AIタスクで複雑な探索行動を学習できることを示した。

• 整列とフィルタリング：非同期オン方策強化学習の性能向上
  強化学習2026/3/1

  分散学習と高頻度更新によるポリシーラグ（データ生成と学習の不整合）を軽減するため、全変動に基づくアドバンテージ整列制約付きポリシー最適化手法を提案し、古典的RLタスクとLLM数学推論タスクで有効性を検証した。

• SLowRL: 安全な低ランク適応強化学習による歩行制御
  歩行2026/3/1

  シミュレーションで学習した歩行ポリシーを実機で安全かつ効率的に微調整するフレームワークSLowRLを提案。低ランク適応と回復ポリシーによる安全制約を組み合わせ、Unitree Go2ロボットでのジャンプとトロットタスクで微調整時間を46.5%削減し、安全性違反をほぼゼロにした。

• SegDAC: 動的オブジェクトトークンによる強化学習の視覚的汎化
  VLA2025/8/1

  テキスト誘導セグメンテーションで物体マスクを抽出し、可変長のオブジェクトトークン列をTransformerベースのActor-Criticで処理する強化学習手法を提案。視覚条件が変化するテスト時でも高い汎化性能を示した。

• 事前学習済みVLAポリシーをモデルベース探索で改善するVLAPS
  VLA2025/8/1

  事前学習済みVLAポリシーの行動事前分布でMCTSをバイアスし、言語条件付きロボットタスクの成功率を高める推論フレームワークを提案。

• RoboArena：汎用ロボットポリシーの分散型実世界評価
  ロボット評価/ベンチマーク2025/6/1

  評価者ネットワークが自由にタスクと環境を選び、ペア比較の二重盲検評価を集約することで、汎用ロボットポリシーをスケーラブルかつ公平にランキングする手法を提案し、7機関・600以上の実機評価で有効性を示した。

• DROID: 大規模実環境ロボットマニピュレーションデータセット
  マニピュレーション2024/3/1

  北米・アジア・欧州の50名が12ヶ月かけて564シーン・84タスクで収集した76k軌道・350時間のロボット操作データセットを構築し、学習ポリシーの性能と汎化性能が向上することを示した。

• Reinforcement Learning for Versatile, Dynamic, and Robust Bipedal Locomotion Control
  2024/1/1
• Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
  2023/10/1
• Bootstrapping Adaptive Human-Machine Interfaces with Offline Reinforcement Learning
  2023/9/1
• Torque-based Deep Reinforcement Learning for Task-and-Robot Agnostic Learning on Bipedal Robots Using Sim-to-Real Transfer
  2023/4/1
• Robust and Versatile Bipedal Jumping Control through Reinforcement Learning
  2023/2/1
• Hierarchical Reinforcement Learning for Precise Soccer Shooting Skills using a Quadrupedal Robot
  2022/8/1
• AnyMorph: Learning Transferable Polices By Inferring Agent Morphology
  2022/6/1
• ASHA: Assistive Teleoperation via Human-in-the-Loop Reinforcement Learning
  2022/2/1
• CoMPS: Continual Meta Policy Search
  2021/12/1
• Fully Autonomous Real-World Reinforcement Learning with Applications to Mobile Manipulation
  2021/7/1
• DisCo RL: Distribution-Conditioned Reinforcement Learning for General-Purpose Policies
  2021/4/1
• Reinforcement Learning for Robust Parameterized Locomotion Control of Bipedal Robots
  2021/3/1
• Morphology-Agnostic Visual Robotic Control
  2019/12/1
• Contextual Imagined Goals for Self-Supervised Robotic Learning
  2019/10/1
• Towards Learning to Imitate from a Single Video Demonstration
  2019/1/1
• Terrain RL Simulator
  2018/4/1
• Feedback Control For Cassie With Deep Reinforcement Learning
  2018/3/1
• Progressive Reinforcement Learning with Distillation for Multi-Skilled Motion Control
  2018/2/1