Junyang Liang

収録論文 3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

• Dreamerによるタスク不変特性の学習：四足ロボットの効率的なポリシー転移を実現
  sim2real2026/4/1

  シミュレーションから実世界への転移を改善するため、Dreamer世界モデルにタスク不変特性の学習を組み込んだフレームワークDreamTIPを提案し、四足ロボットの複雑な地形での性能を大幅に向上させた。

• 大規模言語モデルによるロボットスキル学習のための自動ハイブリッド報酬スケジューリング
  強化学習2025/5/1

  LLMがタスク記述から報酬の重み付けルールを生成・選択し、複数の報酬成分を段階的に学習させることで、ロボットの強化学習スキル獲得を効率化するフレームワークを提案した。

• 報酬と方策の共進化による言語指示からの効率的なスキル獲得
  VLA2024/12/1

  LLMで報酬関数を自動設計しつつ、報酬関数と方策を交互に進化させることで、言語指示からロボットスキルを効率的に獲得するフレームワークを提案。