Minjong Yoo

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

• RoboBRIDGE: 堅牢な実世界ロボットエージェントへのポリシー橋渡しのためのモジュラーフレームワーク
  VLA/ロボット操作2026/7/1

  事前学習済みのVLAモデルを実世界で使えるロボットエージェントに変換するためのモジュラーフレームワークを提案。監視、知覚、計画、制御、ロボットインターフェースの5つのモジュールを統合し、失敗回復や長期実行の安定性を向上させる。

• クロスドメインスキル拡散による文脈内ポリシー適応
  VLA2025/9/1

  ドメイン非依存のプロトタイプスキルとドメイン適応スキルを拡散モデルで学習し、モデル更新なし・少量データで強化学習ポリシーを新環境に適応させるフレームワークを提案。

• LLMから実機エージェントへの身体性Chain-of-Thought蒸留
  VLA2024/12/1

  大規模言語モデルの身体性推論能力を階層的に分解し、小型言語モデルベースの方策へ蒸留することで、容量制限のある実機デバイス上で効率的に複雑な身体性タスクを実行できるフレームワークDeDerを提案した。

• 時間制約下の身体性制御のためのモデル適応
  身体性制御2024/6/1

  時間制約のある身体性制御タスクに対し、モジュラーネットワークの動的ルーティングでモデルを適応させるフレームワークMoDeCを提案し、ロボット操作と自動運転で有効性を示した。

• オフラインスキル拡散によるロバストな方策学習
  強化学習2024/3/1

  限られたオフラインデータから拡散モデルで多様なスキルを生成し、異なるドメインの長期的タスクにおける方策学習を効率化するフレームワークDuSkillを提案。