Minsung Yoon
収録論文 11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
- 協調ダイナミクスの潜在空間への蒸留による分散型マルチエージェント操作の暗黙的協調マニピュレーション2026/6/1
分散型マルチエージェント操作において、中央集権的な情報や通信なしに暗黙的協調を実現するため、協調ダイナミクスを潜在空間に蒸留するCLS-DPを提案した。
- RLDX-1 技術報告書VLA/操作2026/5/1
多機能な汎用ロボットポリシーRLDX-1を提案し、マルチストリームアクショントランスフォーマーにより多様なモダリティを統合して、器用な操作タスクで既存のVLAモデルを上回る性能を示した。
- HiPAN: 不整地3D環境における四足ロボットの階層的姿勢適応ナビゲーションナビゲーション2026/4/1
四足ロボットの不整地3D環境でのナビゲーションのため、高レベル方策が平面速度と身体姿勢を生成し、低レベル姿勢適応制御器が実行する階層的フレームワークを提案。経路誘導カリキュラム学習で長期的ナビゲーションを実現し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
- パッチを超えて：視点一貫性のある3D敵対的物体による視覚運動ポリシーの脆弱性探求敵対的攻撃/視覚運動ポリシー2026/3/1
動的視点下でも有効な、3D物体への敵対的テクスチャ最適化手法を提案し、視覚運動ポリシーの脆弱性を調査した。
- DyGeoVLN: 動的幾何基盤モデルを視覚言語ナビゲーションに統合するVLA2026/3/1
静的シーンを仮定した従来手法の限界を克服するため、動的幾何基盤モデルをVLNフレームワークに統合し、3D空間表現と視覚意味推論を強化。さらに、冗長なトークンを削減する適応的解像度トークンプルーニング戦略を導入し、長期的な動的ナビゲーションの推論コストを削減する。
- 位相認識型方策学習による四足ロボットのスケートボード乗り強化学習/移動2026/2/1
スケートボードの位相に応じて特徴変調層を切り替える強化学習で、四足ロボットがスケートボードを安定して操る方策を学習した。
- 移動プラットフォーム上での四脚ロボットの学習ベース適応制御による能動的安定化歩行2026/2/1
6自由度で動くプラットフォーム上で四脚ロボットを安定させるため、自己平衡ポリシーと状態推定器を組み合わせた学習ベース手法を提案し、従来手法より優れた性能を示した。
- 四足歩行ロボットがパーソナルモビリティに乗って移動効率を向上させる強化学習手法歩行2026/2/1
セグウェイのようなパーソナルモビリティに四足ロボットが乗り移り、強化学習で操縦することで長距離移動の効率とエネルギー消費を改善する手法を提案した。
- 不確実性を考慮した非把持マニピュレーション：物体による遮蔽下での移動マニピュレータマニピュレーション2026/2/1
物体に視界を遮られる状況で、衝突可能性の分布からリスクと不確実性を推定し、能動的な知覚を行いながら非把持マニピュレーションを強化学習で実現する手法を提案。
- 冗長マニピュレータの経路追従問題における軌道最適化の学習ベース初期化マニピュレーション2026/2/1
冗長マニピュレータの経路追従軌道最適化において、模倣報酬を用いた強化学習により高品質な初期軌道を短時間で生成する手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 階層型方策学習による移動マニピュレータの効率的な可動障害物回避ナビゲーションマニピュレーション2025/6/1
移動マニピュレータが未知の障害物を押しのけて進むNAMOタスクを、階層型強化学習で効率的に解く手法を提案。高レベル方策が押し方を計画し、低レベル方策が全身協調で実行する。