Kyungjae Lee

収録論文 13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

• 滑らかな軌道最適化のための自然関数勾配
  軌道最適化2026/5/1

  関数空間での自然勾配を用いて、衝突回避と滑らかさを両立する軌道最適化手法を提案。ブラックボックス評価のみで適用可能なモンテカルロ推定を導入し、狭い環境での操作タスクで有効性を実証。

• スパースな分類ガイダンスからの巧みな把持学習
  マニピュレーション2026/4/1

  物体とタスクに応じた把持計画を、密なポーズや接触点の指定なしに、タクソノミー（分類）ベースのスパースな指示から学習する二段階フレームワークGRITを提案。実世界実験で制御可能性も示した。

• LEGO: ヒューマノイド運動学設計の幾何学を考慮した最適化のための潜在空間探索
  設計最適化2026/4/1

  既存の機械設計から設計探索空間を学習し、人間の動作データから損失関数を定義することで、ヒューマノイドの上半身設計を自動最適化する手法を提案した。

• 成功・失敗デモンストレーションを活用した階層型視覚言語行動モデル
  VLA2025/12/1

  失敗デモも学習信号として活用し、高レベル推論と低レベル制御を分離した階層型VLAモデルVINEを提案。計画時に失敗を考慮した探索を行うことでマニピュレーションの成功率とロバスト性を向上させた。

• 正負のデモンストレーションとルールベース仕様から学ぶソーシャルナビゲーション
  ソーシャルナビゲーション2025/10/1

  正例・負例のデモから密度ベース報酬を学習し、ルールベースの目的と組み合わせて安全で適応的な移動ロボットナビゲーション方策を蒸留するフレームワークを提案した。

• ダイナミクス整合による汎化可能な視覚運動ポリシーの学習
  マニピュレーション2025/10/1

  行動生成時にポリシーとダイナミクスモデルが相互に補正し合うFlow Matchingポリシーを提案し、実世界のマニピュレーションでOOD環境への汎化性能を向上させた。

• 逆プロンプティングによる自己修正型タスクプランニング
  タスクプランニング2025/3/1

  大規模言語モデルが生成した行動計画に対し、逆行動を生成して元の状態に戻せるかを検証することで、論理的な整合性を自己修正する手法を提案した。

• 学習に基づく動的なロボットから人への受け渡し
  マニピュレーション2025/2/1

  人から人への受け渡しの実演データを用いて、受け取り手の動きに合わせて連続的に手渡し動作を生成する学習手法を開発し、動的な受け渡しが静的よりも時間短縮と快適性向上をもたらすことを実証した。

• SPOTS: Stable Placement of Objects with Reasoning in Semi-Autonomous Teleoperation Systems
  2023/9/1
• Semi-Autonomous Teleoperation via Learning Non-Prehensile Manipulation Skills
  2021/9/1
• Uncertainty-Aware Learning from Demonstration using Mixture Density Networks with Sampling-Free Variance Modeling
  2017/9/1
• A Nonparametric Motion Flow Model for Human Robot Cooperation
  2017/9/1
• Density Matching Reward Learning
  2016/8/1