Jeonghwan Kim
収録論文 12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
- ゲーム誘導型スキル発見：自己対戦による操作可能なエージェント制御スキル発見2026/9/30
ゲーム内の自己対戦を利用して、人間が直接操作できる意味的に異なる運動スキルを発見する枠組みを提案し、Ant・Frankaアーム・Unitree G1で未学習タスクを人間がスキルを組み合わせて解けることを示した。
- マルチモーダルメモリ圧縮による長期的身体化意思決定意思決定/ベンチマーク2026/8/2
長期的な身体化意思決定のためのベンチマークDunphyBenchを提案し、VLMエージェントの性能が人間に及ばないこと、メモリ管理がボトルネックであることを示した。さらに、ユーザー嗜好に基づいて情報を圧縮するMeMentoを設計し、精度向上とメモリ削減を実現した。
- 表現アンカリングと言語-行動整合による汎化可能なVLAファインチューニングVLA2026/7/1
事前学習済みVLMをロボットデモでファインチューニングする際に生じる表現劣化と言語-行動の不整合を防ぐため、凍結VLMからの層別蒸留と行動を離散方向ラベル化して同一観測で言語・行動を学習する手法を提案し、実機とシミュレーションで性能向上を確認した。
- LineRides: ライン誘導型強化学習による自転車ロボットのスタント動作獲得強化学習/スタント制御2026/5/1
ユーザーが指定した空間的なガイドラインと疎なキー姿勢のみから、デモなしで自転車ロボットに多様なスタント動作を学習させるフレームワークを提案した。
- OmniRobotHome: リアルタイム人機協調のためのマルチカメラ家庭プラットフォーム群制御2026/4/1
家庭内ロボットの認識性能が対人インタラクションの質を左右するという主張を検証するため、48台の同期カメラと3台のマニピュレータを備えた実環境テストベッドを構築し、認識性能を劣化させた際のインタラクション品質の低下を定量的に示した。
- 反復動作模倣による自転車ロボットのフリップスタント強化学習/動作模倣2026/3/1
実現不可能な参照動作を反復的に模倣する手法(IMI)を提案し、自転車ロボット(UMV)で前転フリップを成功させた。
- Switch-JustDance：家庭用ゲーム機で全身運動追従コントローラを評価するベンチマーク全身制御ベンチマーク2025/11/1
Nintendo Switchの『Just Dance』を利用し、ゲーム内の振り付けをロボットの動作に変換して、ヒューマノイドの全身制御コントローラを実機で評価する低コストで再現可能なベンチマーク手法を提案した。
- Switch4EAI: 家庭用ゲーム機をロボット運動能力のベンチマークに活用全身制御/ベンチマーク2025/8/1
Nintendo Switchの『Just Dance』のようなモーションセンシングゲームを利用して、ヒューマノイドロボットの全身制御ポリシーを評価する低コストで導入しやすいベンチマーク手法を提案し、Unitree G1で人間との比較定量評価を行った。
- 人間の手のスキルをロボットマニピュレーションへ転移する学習マニピュレーション2025/1/1
人間の手の動作デモからロボットの巧みな操作を学習する手法を提案し、人間とロボットの身体差を埋めるため擬似教師データを用いた関節運動マニフォールドを学習した。
- Koopmanオペレータに基づくモデル予測制御による二足歩行ロボットの安全なナビゲーション歩行2024/9/1
二足歩行ロボットの低レベル歩行方策を強化学習で訓練し、その高次元空間での線形化ダイナミクスをKoopmanオペレータで学習してMPCにより安全なナビゲーションを実現した。
- ACE: Adversarial Correspondence Embedding for Cross Morphology Motion Retargeting from Human to Nonhuman Characters2023/5/1
- ARMP: Autoregressive Motion Planning for Quadruped Locomotion and Navigation in Complex Indoor Environments2023/3/1