Sanghun Jung

収録論文 6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

• オンライン世界モデリングによる観察からの実世界逆強化学習
  逆強化学習2026/2/1

  オンライン世界モデルを用いて、実世界のロボットが観察（動画）のみから視覚的マニピュレーションを逆強化学習で学習する手法を提案し、ピックアンドプレースを40分未満で82%の成功率まで達成した。

• ニューラルプロセスによる不確実性を考慮したオフロード走行のための高精度地形モデリング
  地形モデリング/不確実性推定/オフロードナビゲーション2025/8/1

  LiDARとカメラの意味特徴を用いたニューラルプロセスにより、オフロード地形の急激な変化を高精度に推定し、予測不確実性も定量化する手法を提案。局所的なボールクエリ注意機構で計算量を削減。

• 観測からの計画のためのモデル予測敵対的模倣学習
  模倣学習/計画2025/7/1

  逆強化学習のポリシーをモデル予測制御に置き換え、観測のみのデモから計画器をエンドツーエンドで学習する手法を提案し、サンプル効率や汎化性能の向上を示した。

• Wheeled Lab：低コスト・オープンソース車輪型ロボティクスのためのモダンなSim2Real
  sim2real2025/2/1

  オープンソースの車輪型ロボットとIsaac Labを統合したエコシステムを構築し、ドリフト制御・起伏走行・視覚ナビゲーションのゼロショット方策を実現した。

• Aim My Robot: 任意の物体への高精度ローカルナビゲーション
  ナビゲーション2024/11/1

  ロボットが近傍の任意の物体に対してセンチメートル精度で所望の相対姿勢に到達できるローカルナビゲーションシステムAMRを開発し、シミュレーションで大規模学習してsim2real転移を実現した。

• V-STRONG: Visual Self-Supervised Traversability Learning for Off-road Navigation
  2023/12/1