Homayoun Najjaran
収録論文 13本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
メタ強化学習経路計画/拡散モデル安全強化学習ヒューマンロボット協調
※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
- 行動に依存しないTransformerエンコーダ・デコーダによるメタ強化学習のための文脈表現メタ強化学習2025/12/1
状態と報酬の系列のみからタスク表現を推論する信念モデルCRAFTを提案し、行動情報を必要とせずタスク推論と方策最適化を分離することで、メタ強化学習における適応速度と汎化性能を向上させた。
- 条件付き拡散モデルによる環境・機体横断的な経路計画フレームワーク経路計画/拡散モデル2025/10/1
ボクセル化されたシーン表現と開始・目標姿勢を条件として関節空間軌道を生成する拡散モデルGADGETを提案し、再学習なしで未知環境や新しいマニピュレータにゼロショット転移できることを示した。
- Meta SAC-Lag: メタ勾配によるハイパーパラメータ調整で実用的な安全強化学習へ安全強化学習2024/8/1
安全制約付き強化学習において、ラグランジュ法の閾値調整をメタ勾配最適化で自動化し、ハイパーパラメータ調整の手間を減らして実環境展開を容易にする手法を提案した。
- 拡張現実による人間とロボットの協調強化:ヒューマン・イン・ザ・ループアプローチヒューマンロボット協調2024/3/1
拡張現実(XR)を活用し、人間がロボットの学習プロセスに直接関与するヒューマン・イン・ザ・ループ型の協調フレームワークを提案し、その実装技術と課題を概観した論文。
- 多目的方策最適化による安全最適化強化学習安全強化学習2024/2/1
安全性と最適性を同時に最適化する多目的方策最適化ベースのモデルフリー安全強化学習アルゴリズムSORLを提案し、7つのロボット環境で安全性違反を大幅に削減しつつ高い報酬を達成した。
- Learning Team-Based Navigation: A Review of Deep Reinforcement Learning Techniques for Multi-Agent Pathfinding2023/8/1
- Using Implicit Behavior Cloning and Dynamic Movement Primitive to Facilitate Reinforcement Learning for Robot Motion Planning2023/7/1
- Systematic Adaptation of Communication-focused Machine Learning Models from Real to Virtual Environments for Human-Robot Collaboration2023/7/1
- Facilitating Sim-to-real by Intrinsic Stochasticity of Real-Time Simulation in Reinforcement Learning for Robot Manipulation2023/4/1
- Sample-Efficient Reinforcement Learning with Symmetry-Guided Demonstrations for Robotic Manipulation2023/4/1
- Object Semantics Give Us the Depth We Need: Multi-task Approach to Aerial Depth Completion2023/4/1
- Human-Robot Skill Transfer with Enhanced Compliance via Dynamic Movement Primitives2023/4/1
- End-to-end deep learning-based framework for path planning and collision checking: bin picking application2023/4/1