Reuben M. Aronson
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
強化学習模倣学習ヒューマン・イン・ザ・ループ学習共有制御強化学習/ヒューマンロボットインタラクション人間-ロボットインタラクション
※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
- CHARM: 人間の特性を考慮した強化学習モデリング強化学習2025/6/1
人間のフィードバックパターンが、タスク統計だけでなく、ロボット経験や教育背景などの人間の特性と相関することを46人の参加者による実験で示し、人間の特性を用いることでフィードバック価値をより正確に予測できることを実証した。
- 実演の寄り道：人間の実演における系統的な非最適行動の分類模倣学習2025/6/1
40人の非専門家によるロボット実演を分析し、非最適行動がランダムノイズではなく「寄り道」として系統的に現れることを示して4種類に分類した研究。
- ロボットのエラーが人間の教示ダイナミクスに与える影響ヒューマン・イン・ザ・ループ学習2024/9/1
ロボットのエラーの有無や深刻さが、人間のフィードバックの粒度・豊かさ・教示時間にどう影響するかをユーザー研究で調査した。
- 共有制御システムの制御理論的分析共有制御2024/8/1
共有制御システムにおけるユーザー行動の変化を考慮し、制御理論を用いて支援アルゴリズムを解析する手法を提案し、共有自律支援の特性を明らかにした。
- 強化学習ロボットのオンライン行動修正による表現豊かなユーザ制御強化学習/ヒューマンロボットインタラクション2024/8/1
強化学習で訓練したロボットの行動を、ユーザが実行中にリアルタイムで調整できる「オンライン行動修正」を提案し、行動多様性に基づくACORDアルゴリズムを開発した。描画タスクのユーザ研究で、自律性と堅牢性を保ちつつ共有自律と同等の制御感・表現性を実現できることを示した。
- どこまで進んだ？ロボット教育のための未探索の人間フィードバック信号人間-ロボットインタラクション2024/7/1
タスクの完了度合いを示す「進捗」信号を人間の教示に用いる手法を提案し、オンラインと公共空間の実験で有効性を検証した。
- 予測可能なロボット行動で学習済み方策のユーザー制御を可能にするIODA共有制御2024/6/1
強化学習済みロボットの一部をユーザーが操作する共有制御において、ユーザーの操作を方策の分布内に保つことで、タスク性能とユーザー期待との一致を改善する手法IODAを提案し、実機実験で有効性を示した。
- From "Thumbs Up" to "10 out of 10": Reconsidering Scalar Feedback in Interactive Reinforcement Learning2023/11/1
- HARMONIC: A Multimodal Dataset of Assistive Human-Robot Collaboration2018/7/1