Jelle Luijkx

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

• LLMによるタスク・アフォーダンスレベル探索を用いた強化学習
  VLA2025/9/1

  大規模言語モデルの計画をタスクとアフォーダンスの両レベルで活用し、強化学習の探索を効率化するフレームワークLLM-TALEを提案。把持・配置タスクで成功率とサンプル効率が向上し、実機へのゼロショット転移も示した。

• ASkDAgger：対話型模倣学習のための能動的スキルレベルデータ集約
  模倣学習2025/8/1

  初心者の計画と不確実性を活用し、教師への問い合わせを減らしつつ失敗も抑える対話型模倣学習フレームワークを提案。

• EAGERx：Sim2realロボット学習のためのグラフベースフレームワーク
  sim2real2024/7/1

  シミュレーションと実機の制御パイプラインを統一し、遅延シミュレーションやドメインランダム化、同期アルゴリズムでsim2realギャップを縮めるフレームワークEAGERxを提案。

• ExploRLLM: 大規模言語モデルで強化学習の探索を導く
  マニピュレーション2024/3/1

  基盤モデルが生成した方策コードと表現を活用しつつ、残差強化学習で物理理解の不足を補うことで、ロボットマニピュレーションの学習効率と実機転移性能を向上させた研究。

• PARTNR: Pick and place Ambiguity Resolving by Trustworthy iNteractive leaRning
  2022/11/1