Jongmin Lee

Yonsei University

収録論文 6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

• CoHuB：マルチヒューマノイド協調のためのシミュレーションベンチマーク
  群制御2026/9/28

  自己中心視覚下で複数のヒューマノイドが協調する10タスクのシミュレーションベンチマークを構築し、VR遠隔操作による同期デモと代表的な視覚運動ポリシーの評価を提供した。

• 否定制約付き器用把持のためのポテンシャル誘導粒子ステアリング
  マニピュレーション2026/9/1

  言語指示で「どこを持つべきか」だけでなく「どこを持つべきでないか」を指定する場合に、既存モデルが失敗する問題を解決するため、推論時に粒子フィルタと分類器フリーガイダンスを組み合わせ、禁止領域を避けつつ指示された部位へ把持を誘導する手法を提案した。

• 群不変スキル発見：対称性を考慮したスキル表現による汎化可能な行動獲得
  スキル発見2026/1/1

  物理環境の対称性をスキル発見に組み込み、群不変な内在報酬で冗長性を抑えつつ汎化可能な行動プリミティブを獲得する手法を提案。

• 対称性が部分的に破れる環境における部分同変強化学習
  強化学習2025/12/1

  対称性が局所的にしか成り立たない環境向けに、対称な箇所だけ群同変ベルマン更新を適用するPI-MDPを提案し、PE-DQNとPE-SACとして実装してサンプル効率と汎化性能を向上させた。

• Wigner-D調和関数の直接予測による3D同変ポーズ回帰
  ポーズ推定2024/11/1

  球面CNNの周波数領域に合わせてWigner-D係数を直接予測し、3D回転を回帰するSO(3)同変な単一画像ポーズ推定手法を提案。

• Body Transformer：ロボット身体性を活用した方策学習
  VLA2024/8/1

  ロボットの身体をセンサとアクチュエータのグラフとして表現し、マスク付きアテンションで情報を集約するBoTを提案。模倣学習・強化学習の方策において、通常のTransformerやMLPより高性能・高効率であることを示した。