Jean-Michel Renders

収録論文 5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

• マルチモーダル生成ポリシーの微調整のための行動モード発見
  ロボット操作/強化学習2026/5/1

  強化学習による生成ポリシーの微調整で行動の多様性が失われる問題に対し、潜在的な行動モードを教師なしで発見し、相互情報量を内在報酬として利用することで、タスク成功率を保ちつつ多様な行動を維持する手法を提案した。

• ProgVLA: 進捗を考慮したロボット操作スキル学習
  VLA2026/5/1

  計算・メモリ制約下で信頼性の高い操作を実現する、タスク進捗の明示表現を持つコンパクトなVLAモデルを提案。長いマルチモーダル系列を効率的に処理し、進捗ヘッドによるRL訓練で長期的タスク成功率を向上させる。

• 頑健なスキル、脆い接地：マルチオブジェクトピッキングによる視覚言語行動ポリシーの限定的汎化の診断
  VLA2026/2/1

  VLAポリシーが物体と言語の対応を本当に学習しているのかを調べるため、物体配置のばらつきを段階的に増やすマルチオブジェクトピッキング実験を行い、操作スキルと指示追従が分離していることを示した。

• ロボットマニピュレーションのための分離型オブジェクト中心画像表現
  マニピュレーション2025/3/1

  対象物・障害物・ロボット身体を分離して表現するオブジェクト中心の枠組みDOCIRを提案し、多物体環境での視覚からのピック＆プレース学習と実世界へのゼロショット転移を実現した。

• SLIM: 複数のクリティックによるスキル学習
  マニピュレーション2024/2/1

  ロボットマニピュレーション向けに、複数の報酬関数を複数のクリティックで巧みに統合する潜在変数スキル発見手法を提案し、階層強化学習とプランニングで安全かつ効率的な運動プリミティブを獲得できることを示した。