Jusuk Lee
Seoul National University
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
スキル転送世界モデル強化学習VLA/表現学習スキル発見
※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
- BooST: 意味と動作を橋渡しする効率的なスキル転送スキル転送2026/8/1
ロボット学習におけるスキル抽象化の課題を解決するため、意味的意図と動作ダイナミクスを統合する二段階フレームワークBooSTを提案し、シミュレーションと実機で効率的なスキル転送を実証した。
- μ0: スケーラブルな3Dインタラクショントレース世界モデル世界モデル2026/6/11
ロボット学習のための、物体や手などの相互作用点の3D軌跡を予測する世界モデルを提案。多様なビデオから自動で3D教師信号を抽出し、行動ラベルなしで事前学習可能。
- FLAG: 潜在拡張ガイダンスによるフローポリシーMaxEnt-RL強化学習2026/5/1
最大エントロピー強化学習において、重要度重みの崩壊を避けるためサンプリング領域を局所化し、フロー潜在変数で状態空間を拡張して代理目的を最適化する手法FLAGを提案。高次元制御タスクでSOTA性能を達成。
- DynaFLIP：三モーダル動力学誘導表現によるロボット知覚の再考VLA/表現学習2026/5/1
画像と言語と3Dフローを組み合わせた動力学認識の事前学習フレームワークを提案し、ロボット操作のための視覚表現を向上させた。
- 周期的スキル発見スキル発見2025/11/1
状態を円形潜在空間に写像するエンコーダを学習し、歩行などに必要な多様な周期行動を教師なしで獲得する手法を提案。