Sangjun Park

University of Massachusetts Amherst

収録論文 3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

• スケーラブルなヒューマノイド学習のための高速モーションリターゲティングパイプライン
  sim2real2026/10/20

  多様な人間モーションをヒューマノイドへ高速に転送するFRDVを提案。運動学的リターゲティングと接触陰的iLQRによる動力学検証を組み合わせ、最大毎秒9,156フレームを達成し、強化学習による追従性能とsim-to-real転送を実証した。

• ヒューマノイドツールベンチ：ツール選択から移動を伴う実行までを評価
  ヒューマノイド/ツール使用2026/10/1

  ヒューマノイドが道具を選び、操作と移動を組み合わせてタスクを遂行する能力を評価する18タスクのベンチマークと3.1kデモのデータセットを提案し、実機・シミュレーションで既存手法の課題を明らかにした。

• 非ホロノミック移動台車と双腕の協調制御のための拡散ポリシー：ドア開閉と通過
  模倣学習2026/5/1

  拡散モデルに基づく視覚運動制御ポリシーを用いて、非ホロノミック移動台車と双腕を協調させ、重いドアの開閉と通過をエンドツーエンドで学習する手法を提案した。