Niccolò Turcato

収録論文 7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

• 進化戦略による深層強化学習方策の微調整：劣駆動ロボット制御への応用
  強化学習2025/7/1

  深層強化学習で訓練した方策を進化戦略（SNES）で微調整し、劣駆動ロボットの制御性能とロバスト性を向上させる手法を提案した論文。

• モデルベース強化学習による劣駆動システムの大域制御学習
  モデルベース強化学習2025/4/1

  MC-PILCOというモデルベース強化学習手法を用いて、ペンダボットとアクロボットの大域的な制御方策を学習し、RealAIGym競技会での優位性を示した論文。

• 大規模言語モデルを用いた実世界ロボットマニピュレーションのための自律強化学習に向けて
  マニピュレーション2025/3/1

  GPT-4を使って自然言語のタスク記述から報酬関数と成功基準を自動生成し、シミュレーションで強化学習エージェントを訓練して実機ロボットに展開するパイプラインを提案した。

• ロバストな運動知能のための強化学習：第2回RealAIGym AIオリンピックからの教訓
  強化学習2025/3/1

  IROS 2024で開催された二重振り子の振り上げ制御を競う競技会において、参加チームが提出した4種類の強化学習手法を実機で評価し、シミュレーションから実機への転移性や外乱に対するロバスト性を比較検討した。

• モデルベース強化学習によるデータ効率的なロボット投擲
  マニピュレーション2025/2/1

  モデルベース強化学習フレームワークMC-PILOTを提案し、ロボットアームによる物体のピック・アンド・スローを少ないデータで高精度に実現、新しい目標位置への汎化も速いことを示した。

• モデルベース強化学習による劣駆動二重振り子の制御学習
  モデルベース強化学習2024/9/1

  IROS 2024のAIオリンピック第2回大会に向けた、モデルベース強化学習アルゴリズムMC-PILCOを用いた劣駆動二重振り子の制御手法を提案・実装した。

• 進化的Soft Actor-CriticによるAIオリンピック挑戦
  強化学習2024/9/1

  IROS 2024のAIオリンピック競技に向けて、モデルフリー深層強化学習と進化的戦略を組み合わせた手法を提案した論文。