Joey Hejna
収録論文 13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
- 重要度重み付きデータ検索による少数ショット模倣学習模倣学習2025/9/1
少数の実演データを補強するため、事前データセットから関連サンプルを検索する際に、ターゲットと事前データの分布比（重要度重み）をガウスKDEで推定する手法を提案し、従来の最近傍検索の欠点を改善した。
- 視覚言語モデルによる巧みな操作の足場構築マニピュレーション2025/6/1
視覚言語モデルを使ってタスクに関連するキーポイントを特定し、手と物体の粗い3D軌道を生成して、シミュレーションで残差強化学習方策を訓練する手法を提案。
- 言語ガイド付き選好学習による表現豊かな四足歩行行動の効率的生成歩行2025/2/1
LLMが生成する事前分布と人間の選好フィードバックを組み合わせ、少ないクエリで四足ロボットの表現豊かな歩容を効率的に学習する手法LGPLを提案。
- 相互情報量推定によるロボットデモデータの品質選別模倣学習2025/2/1
ロボットの模倣学習データについて、状態と行動の相互情報量への各軌道の寄与をVAE埋め込みとk近傍推定で評価し、デモの品質を選別する手法を提案した。
- 視覚言語モデルは文脈内価値学習器であるVLA2024/11/1
視覚言語モデルにシャッフルした動画フレームの時系列順序を予測させることで、ロボットやタスク固有の訓練なしに300以上の実世界タスクの進捗を推定できる汎用価値関数を実現した。
- 自律ロボットデータ収集のスケールアップは本当に可能か？自律データ収集2024/11/1
自律模倣学習によるデータ収集は、実世界でのスケールアップにおいて環境設計の課題など強化学習と同様の限界に直面することを実験的に示した研究。
- MotIF: 動作指示ファインチューニングVLA2024/9/1
ロボットの動作の成否を判定するために、キーポイント軌跡を最終画像に重ねた抽象表現で視覚言語モデルをファインチューニングする手法を提案し、MotIF-1Kデータセットを構築した。
- Re-Mix: 大規模模倣学習のためのデータ混合最適化模倣学習2024/8/1
ロボット基盤モデルの事前学習において、データセットの異なるサブセットの重み付けを分布ロバスト最適化で最適化する手法Re-Mixを提案し、Open X-Embodimentデータセットで均一重みより38%性能を向上させた。
- Octo: オープンソースの汎用ロボットポリシーVLA2024/5/1
80万件の軌道データで学習したTransformerベースの汎用ロボットマニピュレーションポリシーを提案し、言語や目標画像で指示でき、新しいセンサーや行動空間にも短時間でファインチューニング可能であることを示した。
- DROID: 大規模実環境ロボットマニピュレーションデータセットマニピュレーション2024/3/1
北米・アジア・欧州の50名が12ヶ月かけて564シーン・84タスクで収集した76k軌道・350時間のロボット操作データセットを構築し、学習ポリシーの性能と汎化性能が向上することを示した。
- Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models2023/10/1
- Extreme Q-Learning: MaxEnt RL without Entropy2023/1/1
- Few-Shot Preference Learning for Human-in-the-Loop RL2022/12/1