Jochen Triesch

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

• 身体性が多感覚幼児モデルの寝返り行動を形作る
  発達ロボティクス2026/6/1

  仮想幼児モデルMIMoを用いて強化学習で寝返り動作を学習させ、実乳児の発達傾向や協調パターンを再現し、身体形態の変化が運動発達に与える影響を調べた研究。

• 乳児からヒューマノイドへのモーションリターゲティングによる一人称感覚運動経験のシミュレーション
  モーションリターゲティング2026/4/1

  単一のビデオから乳児の3D姿勢を復元し、物理・仮想ヒューマノイドへモーションを転写して、固有受容感覚・触覚・視覚などのマルチモーダル感覚運動データを生成する枠組みを提案した。

• MIMo v2：多感覚乳児モデルにおける身体と感覚の発達シミュレーション
  発達ロボティクス2025/9/1

  生後0〜24ヶ月の身体成長・視覚発達・感覚運動遅延を再現できる多感覚乳児シミュレーションモデルMIMo v2を開発した。

• キックから因果性へ：乳児の主体感検出をロバストな内発的報酬でシミュレートする
  因果推論・内発的報酬2025/7/1

  因果推論に基づく内発的報酬CAISを提案し、ノイズの多い環境でもエージェントが自身の行動の因果的影響を特定して学習できることを示した。

• REAL-X -- Robot open-Ended Autonomous Learning Architectures: Achieving Truly End-to-End Sensorimotor Autonomous Learning Systems
  2020/11/1