Oleg Arenz
Technical University of Darmstadt
収録論文 16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
- 続行・中止・転倒：安全なヒューマノイドアクロバットのための実行可能性認識型ポリシー選択（VAPS）ヒューマノイド制御2026/10/1
ヒューマノイドのアクロバット動作中に、追従ポリシーと中止ポリシーの短期的な実行可能性を予測し、最も野心的な行動を選択することで、ハードウェア損傷を抑える手法を提案。
- ExoLaN: 外骨格のための物理整合型コンテキスト適応ダイナミクス学習外骨格/ダイナミクス学習2026/9/25
外骨格装着時の人間-外骨格系のダイナミクスを、足圧センサ情報と時間的文脈から学習し、未知ユーザー・未知タスクでもトルク推定と順方向予測を高精度化する手法を提案。
- 信頼領域逆強化学習：局所方策更新を用いた明示的双対上昇法逆強化学習2026/5/1
逆強化学習において、毎回RL問題を完全に解くことなく、信頼領域制約付きの局所更新で双対目的を明示的に最適化する手法を提案し、安定性と単調改善を両立した。
- 行動制約付き強化学習と後退地平線クレジット割り当てによる高性能制御強化学習2026/4/1
専門家の行動から逸脱しすぎずに、デモンストレーションを超える高性能な制御ポリシーを学習する強化学習フレームワークを提案した。
- GaussTwin: ガウススプラッティングによるロボットデジタルツインの統合シミュレーションと補正デジタルツイン2026/3/1
ロボット操作のためのデジタルツインを、物理ベースのシミュレーションとガウススプラッティングによる視覚補正を統合して構築し、実機実験で追跡精度とロバスト性を向上させた。
- 浮遊ベース深層ラグランジュネットワークシステム同定2025/10/1
浮遊ベース系の慣性行列の物理的制約を満たすパラメータ化を導入し、ラグランジュ力学に基づくニューラルネットワークで逆動力学誤差を最小化する手法を提案。四足歩行ロボットとヒューマノイドのデータセットで評価し、シミュレーションと実機の両方で性能と解釈性が向上。
- 方策探索による離散変分オートエンコーディング生成モデル2025/9/1
方策探索の自然勾配を利用して、再パラメータ化不要で離散VAEを訓練する手法を提案し、ImageNetなどの高次元画像再構成で既存手法を上回った。
- 文脈認識型Deep Lagrangian Networksによるモデル予測制御マニピュレーション2025/6/1
Deep Lagrangian Networksを文脈認識型に拡張し、リカレントネットワークによるオンライン同定とモデル予測制御を組み合わせることで、負荷が変動する7自由度ロボットアームの軌道追従精度を向上させた研究。
- 環境接地型インタラクションによる階層的ドメインモデルの学習タスクプランニング2025/5/1
LLMとシミュレータ上の試行を通じて、人間のフィードバックなしにタスク固有の階層的ドメインモデルを自動生成・修正するフレームワークLODGEを提案し、計画・ロボット組立タスクでの精度と成功率を向上させた。
- LS-IQ: Implicit Reward Regularization for Inverse Reinforcement Learning2023/3/1
- Self-supervised Sequential Information Bottleneck for Robust Exploration in Deep Reinforcement Learning2022/9/1
- A Unified Perspective on Natural Gradient Variational Inference with Gaussian Mixture Models2022/9/1
- Assisted Teleoperation in Changing Environments with a Mixture of Virtual Guides2020/8/1
- Non-Adversarial Imitation Learning and its Connections to Adversarial Methods2020/8/1
- Deep Adversarial Reinforcement Learning for Object Disentangling2020/3/1
- Probabilistic approach to physical object disentangling2020/2/1