Joseph Amigo

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

• 効率的な一次強化学習のための局所・大域世界モデルの結合
  強化学習/世界モデル2026/2/1

  大規模拡散モデルによる世界モデル内で強化学習を行い、軽量な潜在空間サロゲートで勾配計算を効率化する一次勾配法を提案。Push-Tタスクや四足歩行ロボットの物体操作でPPOを上回るサンプル効率を実現。

• WorldPlanner: 行動条件付き視覚世界モデルとモンテカルロ木探索・MPCによるロボット計画
  マニピュレーション2025/11/1

  数時間の非構造化プレイデータから行動条件付き視覚世界モデルを学習し、MCTSとMPCを組み合わせてロボットの長期行動計画を最適化する手法を提案。実世界の3タスクでBCベースラインを上回る性能を示した。

• 分離型逆伝播による一次モデルベース強化学習
  モデルベースRL2025/9/1

  シミュレータで軌道を生成し、学習した微分可能モデルを通して勾配を計算することで、シミュレータの勾配が不要な高効率な一次方策最適化を実現し、四足・二足歩行タスクで有効性を示した。

• ロボティクスにおけるゼロ次最適化手法入門
  最適化2025/6/1

  ロボティクスで使われるゼロ次最適化手法をランダム探索の観点から統一的に解説し、軌道最適化と強化学習アルゴリズムの新たな分類と導出を行うチュートリアル論文。

• SoloParkour: 特権経験を用いた視覚移動のための制約付き強化学習
  歩行2024/9/1

  特権情報で訓練した方策から経験を生成し、深度画像からのオフポリシー強化学習を効率化することで、四足ロボットに歩行・登攀・跳躍・這行などのパルクール技能を実現した。