Matthieu Geist
収録論文 15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
- FALCON-S: 固定翼地面効果空力シミュレータと飛行制御学習スイートシミュレーション/飛行制御2026/9/5
固定翼航空ロボットの地面近くでの飛行制御開発・評価のための高忠実度シミュレーションフレームワークを提案。6自由度物理、地面効果空力、センサノイズ等をモデル化し、RL学習や最適制御の並列実行を可能にする。
- RL-AVIST: 宇宙ターゲットの自律的視覚検査のための強化学習宇宙ロボティクス2025/10/1
月軌道ゲートウェイなどの宇宙ターゲット周辺での6自由度近接マヌーバを、モデルベース強化学習（DreamerV3）で訓練し、モデルフリー手法（PPO, TD3）と比較評価した。
- 共通ノイズ付き平均場ゲームのための母集団適応型オンラインミラー降下法マルチエージェント強化学習2025/9/1
共通ノイズや未知の初期分布に対応するため、深層強化学習とオンラインミラー降下法を組み合わせ、母集団依存のナッシュ均衡を効率的に学習する手法を提案した。
- 宇宙ロボティクスベンチ：地球を超えたロボット学習sim2real2025/9/1
宇宙環境でのロボット学習のためのオープンソースシミュレーションフレームワークを提案し、多様なベンチマークタスクと強化学習のベースラインを提供する。
- 自律的なレゴリス掘削のためのツール認識型適応コンプライアント制御の学習マニピュレーション2025/9/1
並列シミュレーション上でモデルベース強化学習エージェントを訓練し、多様な掘削ツールと月面地形に適応するため剛性と減衰を動的に調整する制御戦略を学習させた。
- Sim2Dust：粒状媒体上での動的ウェイポイント追従を実現するsim2real2025/8/1
ランダム化した物理シミュレーションで強化学習エージェントを訓練し、月面模擬環境の実機ローバーへゼロショット転移することで、粒状地形上での動的ウェイポイント追従を可能にした。
- RoboRAN: 強化学習ベース自律ナビゲーションのための統合ロボティクスフレームワークsim2real2025/5/1
陸・海・空・宇宙など多様なロボットプラットフォームで強化学習によるナビゲーション方策を訓練・評価・実機展開できる統一フレームワークを提案し、sim-to-real転移と横断的評価基盤を実現した。
- 宇宙での自律ペグインホール組立に向けた手続き的生成の活用sim2real2024/5/1
手続き的生成とドメインランダム化を組み合わせ、多様なシミュレーション環境で深層強化学習エージェントを訓練し、宇宙での自律的なペグインホール組立の汎化性と適応性を向上させる手法を提案した。
- DRIFT: Deep Reinforcement Learning for Intelligent Floating Platforms Trajectories2023/10/1
- Get Back Here: Robust Imitation by Return-to-Distribution Planning2023/5/1
- Extreme Q-Learning: MaxEnt RL without Entropy2023/1/1
- Continuous Control with Action Quantization from Demonstrations2021/10/1
- How To Train Your HERON2021/2/1
- Policy Search: Any Local Optimum Enjoys a Global Performance Guarantee2013/6/1
- Off-policy Learning with Eligibility Traces: A Survey2013/4/1