Justin Lidard

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

• 因子分解スケーリング曲線によるデータ収集の指針
  模倣学習2025/5/1

  データ量に対する性能変化を因子ごとに定量化する因子分解スケーリング曲線を構築し、限られた予算で最も影響力のある因子の組み合わせに絞ったデータ収集を可能にする手法を提案。

• 主体性を保つ安全フィルタ：人間中心の安全制約をAI支援モータースポーツに適用
  共有自律/安全フィルタ2025/4/1

  人間の操作を最小限に滑らかに修正するニューラル安全価値関数ベースの安全フィルタを提案し、ブラックボックスなレースシミュレータでのユーザー研究で安全性と満足度の向上を示した。

• 拡散方策の政策最適化
  VLA2024/9/1

  拡散モデルベースの方策を強化学習の政策勾配法でファインチューニングするDPPOを提案し、ロボット操作タスクで高い性能と安定性を示した。

• 集合値意図予測によるリスク較正型人間-ロボットインタラクション
  人間-ロボットインタラクション2024/3/1

  人間の意図の不確かさに応じてロボットが確認を求めるタイミングを統計的に保証しつつ較正する枠組みRCIPを提案し、シミュレーションと実環境で有効性を示した。

• 動的ゲームにおけるデータ駆動型事前分布の融合
  自動運転2024/2/1

  データ駆動型の方策とゲーム理論に基づく方策をKL正則化で融合するKLGameを提案し、自動運転の実環境で有効性を示した。

• NashFormer: Leveraging Local Nash Equilibria for Semantically Diverse Trajectory Prediction
  2023/5/1