Kyungmin Kim

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

• ロボット安全性のための検証可能な基盤モデル
  安全性検証2026/6/1

  基盤モデルをロボット制御に使う際の安全性検証を可能にするため、ポリシーを高次元知覚を担う大きなコントローラと低次元の安全センサーに基づく小さな安全モジュールに分離するフレームワークFEARLを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。

• 潜在状態ダイナミクスの残差で世界モデルを適応させる
  sim2real2025/4/1

  シミュレーションで事前学習した潜在状態の世界モデルを、実環境のダイナミクスとの差分（残差）で補正し、視覚ベースのタスクで実機に転移できるようにした研究。

• 注意を向けるべき対象を際立たせる：視覚的妨害下でのタスク関連再構成による視覚制御
  モデルベース強化学習2024/10/1

  視覚的妨害がある環境でのモデルベース強化学習において、セグメンテーションマスクを用いてタスク関連部分のみを再構成する補助タスクを導入し、表現学習を効率化する手法を提案。