Jonas Günster

収録論文 4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

• 帰納バイアスを用いた安全なロボット基盤モデルへの道
  安全・基盤モデル2025/5/1

  ロボット基盤モデルに幾何学的帰納バイアスを組み合わせ、安全層ATACOMで行動制約を課すことで、形式的な安全保証を実現する手法を提案。

• 安全なロボット基盤モデルに向けて
  安全強化学習2025/3/1

  汎用ロボット方策の行動空間を安全制約するレイヤーをATACOMの拡張により実現し、エアホッケー環境で衝突回避を実証した。

• ロボットエアホッケー選手権の回顧：実世界ロボティクスに向けた堅牢・信頼・安全な学習技術のベンチマーク
  sim2real2024/11/1

  NeurIPS 2023で開催されたロボットエアホッケー選手権を振り返り、sim-to-realギャップや安全性など実世界展開の課題をベンチマークし、学習と事前知識の組み合わせが有効であることを示した。

• 安全強化学習における長期的安全性と不確実性への対処
  安全強化学習2024/9/1

  モデルベースの安全強化学習手法ATACOMを学習可能な制約で拡張し、長期的な安全性と不確実性に対処できるようにした研究。