Mincheol Kim

収録論文 5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

• MAPO: 交互方策最適化を用いた汎用人間型動作追従のためのエキスパート混合モデル
  動作追従2026/11/2

  MoE方策の動的ルーティングによる方策更新時のダイバージェンス誤推定を避けるため、ルーターとエキスパートを交互に最適化するMAPOを提案し、多様な人間動作の追従精度を大幅に向上させた。

• GainAdaptor: 多様な地形での適応的・省エネ歩行を実現する二重アクターによる四足歩行学習
  歩行2024/12/1

  四足ロボットの関節PDゲインを地形に応じて自律調整する二重アクター強化学習フレームワークを提案し、Unitree Go1で適応性と省エネ性の向上を実証した。

• 関節障害を持つ四足歩行ロボットのランダム関節マスキングによる歩行学習
  歩行2024/3/1

  深層強化学習を用いて、関節が故障した四足歩行ロボットが様々な障害条件下でも歩行できるフレームワークを提案し、実環境で検証した。

• 可変剛性アクチュエーションのための差動スパイラル関節機構
  可変剛性アクチュエーション2023/1/1

  腱駆動ロボット向けに、位置と剛性を半分離して独立に制御できる小型な差動スパイラル関節機構を提案し、実験で性能を検証した。

• 位置制御の経験を拡張して剛性制御を学習するSCAPE
  マニピュレーション2021/2/1

  位置制御のデモンストレーションを近似的な剛性制御デモに変換し、強化学習と組み合わせて高次元の剛性制御ポリシーを効率的に学習する手法を提案した。