Jaehwi Jang

収録論文 8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

• Opt2VLA: 接触の多いヒューマノイド全身マニピュレーションのための力認識型視覚-言語-行動モデル
  VLA2026/9/21

  ヒューマノイドの全身操作において、VLAモデルが運動目標と接触力の指令を同時に予測し、強化学習ベースの全身制御器で追従する力認識型フレームワークを提案。軌道最適化で接触を考慮した訓練データを生成し、接触の多い3タスクで力の調整精度が向上することを示した。

• WT-UMI: 力覚監視による接触認識計画を用いた触覚ベース全身操作
  全身操作/触覚/力制御2026/6/1

  全身ヒューマノイドによる操作のための、触覚と力覚を統合したウェアラブルインターフェースと、接触力を考慮したプランニング手法を提案。

• SEEC: モデル強化残差学習によるヒューマノイド移動操作のための安定なエンドエフェクタ制御
  移動操作2025/9/1

  モデル誘導強化学習と摂動生成器を組み合わせ、下半身の動きによる外乱を補償してヒューマノイドの手先を安定に保つ枠組みを提案し、実機Booster T1で有効性を示した。

• ILCL: 時間的制約付きデモンストレーションからの逆論理制約学習
  模倣学習2025/7/1

  デモンストレーションから時間的論理制約を学習する逆論理制約学習（ILCL）を提案し、遺伝的アルゴリズムによる論理マイニングと制約付き強化学習を組み合わせて、4つのタスクで制約の学習と転移に成功した。

• Opt2Skill: 動的に実行可能な全身軌道を模倣する多様なヒューマノイド移動操作
  ヒューマノイド移動操作2024/9/1

  モデルベースの軌道最適化と強化学習を組み合わせ、Digitヒューマノイドの全身移動操作を実現するパイプラインを提案。最適軌道を追従するRLポリシーを学習し、実機転移にも成功した。

• Learn to Teach: Sample-Efficient Privileged Learning for Humanoid Locomotion over Diverse Terrains
  2024/2/1
• SGGNet$^2$: Speech-Scene Graph Grounding Network for Speech-guided Navigation
  2023/7/1
• Inverse Constraint Learning and Generalization by Transferable Reward Decomposition
  2023/6/1