Sehoon Ha
収録論文 80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
- PrefPI: 選好ガイドによる分布外行動への誘導VLA2026/9/30
自己生成軌道への相対選好のみを用い、事前学習済み生成ロボット方策を初期の有効範囲を超えた行動へ反復的に誘導する枠組みを提案。拡散方策やVLAで実機の物体運搬高さを10.7cmから19.8cmへと大幅に変化させた。
- ゲーム誘導型スキル発見：自己対戦による操作可能なエージェント制御スキル発見2026/9/30
ゲーム内の自己対戦を利用して、人間が直接操作できる意味的に異なる運動スキルを発見する枠組みを提案し、Ant・Frankaアーム・Unitree G1で未学習タスクを人間がスキルを組み合わせて解けることを示した。
- 報酬を観測として：迅速な適応のための報酬ベース方策の学習強化学習2026/9/30
報酬と行動のみを条件とする方策を提案し、観測空間が全く異なる環境へのゼロショット適応を実現した。
- CF-JEPA: 可制御性の因子分解によるJEPA世界モデルのロバスト性向上世界モデル2026/9/30
JEPA型世界モデルの潜在空間を制御可能・不可能な部分空間に分離し、背景の妨害情報に頑健なモデルを実現した研究。
- 浮力支援ロボットの挑戦的移動のためのガウス進化的スペシャリストによる高速共同設計共設計/進化計算/強化学習2026/6/1
形態と制御を同時最適化するため、設計空間を分割して多様な行動を捉えるガウス進化的スペシャリスト（GES）を提案し、浮力支援脚ロボットBALLUで性能向上と障害物越えを実証した。
- LineRides: ライン誘導型強化学習による自転車ロボットのスタント動作獲得強化学習/スタント制御2026/5/1
ユーザーが指定した空間的なガイドラインと疎なキー姿勢のみから、デモなしで自転車ロボットに多様なスタント動作を学習させるフレームワークを提案した。
- BAT: オンライン方策切替による俊敏性と安定性の両立 - 長期的全身ヒューマノイド制御全身制御2026/4/1
長期的な全身動作タスクで俊敏性と安定性を両立するため、2つの補完的な強化学習方策をオンラインで切り替えるフレームワークBATを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 反復動作模倣による自転車ロボットのフリップスタント強化学習/動作模倣2026/3/1
実現不可能な参照動作を反復的に模倣する手法(IMI)を提案し、自転車ロボット(UMV)で前転フリップを成功させた。
- 脚式マニピュレータによるカート押し学習のための部分動作模倣移動操作2026/3/1
脚式ロボットの移動操作タスクにおいて、歩行タスクから学習した下半身の動作のみを模倣する部分敵対的動作事前分布を用いた部分模倣学習を提案し、カート押し操作を安定かつ正確に学習できることを示した。
- EgoAVFlow: 人間の一人称視点動画から3Dフローを介した能動視覚によるロボット方策学習VLA2026/2/1
人間の一人称視点動画から3Dフロー表現を共有して操作と能動視覚を学習し、ロボット実演なしで視点制御と操作を実現する手法を提案。
- AdaptManip: オンライン再帰的状態推定による適応的な全身物体持ち上げ・運搬の学習全身マニピュレーション2026/2/1
ヒューマノイドが強化学習のみで物体の持ち上げと運搬を自律的に行う枠組みを提案し、再帰的物体状態推定とLiDAR自己位置推定を組み合わせて実機でゼロショット動作を実現した。
- RobotDesignGPT：視覚言語モデルによるロボット設計の自動合成設計自動化2026/1/1
大規模視覚言語モデルの知識と推論能力を活用し、簡単な指示と参照画像から自然に着想を得たロボット設計を自動生成するフレームワークを提案。
- 簡易モデル事前学習とモデルホモトピー転移による脚式ロボットの動的方策学習歩行2025/12/1
単剛体モデルで方策を事前学習し、質量・慣性を徐々に脚へ再配分する継続的転移で全身動力学へ適応させることで、バク転や壁補助動作などの動的運動を実機四脚ロボットで実現した。
- Switch-JustDance：家庭用ゲーム機で全身運動追従コントローラを評価するベンチマーク全身制御ベンチマーク2025/11/1
Nintendo Switchの『Just Dance』を利用し、ゲーム内の振り付けをロボットの動作に変換して、ヒューマノイドの全身制御コントローラを実機で評価する低コストで再現可能なベンチマーク手法を提案した。
- 参照データに基づくスキル発見スキル発見2025/10/7
参照データを用いて意味のある潜在空間でスキルを発見するRGSDを提案し、高次元ヒューマノイドの多様な動作生成とスタイル制御を実現した。
- 混雑環境におけるマルチエージェント協調のためのスティグマジー強化学習群制御2025/10/1
昆虫のスティグマジーに着想を得て、仮想フェロモンを用いた分散型マルチエージェント強化学習フレームワークを提案し、カリキュラム学習により混雑環境での最大8台のロボットの効率的な協調を実現した。
- タスク特化型マニピュレータのための設計コパイロットマニピュレーション2025/9/1
逆運動学を学習し微分可能な枠組みで最適化することで、特定環境に合わせたロボット形態を数秒で自動生成する設計支援手法を提案。
- EMMA: 一人称視点の人間データでモバイルマニピュレーションをスケールさせるモバイルマニピュレーション2025/9/1
ロボットの遠隔操作なしに、人間の一人称視点の全身動作データと静的ロボットデータを共同学習させ、実世界のモバイルマニピュレーション方策を訓練するフレームワークEMMAを提案。
- MoReFlow: フローマッチングによる教師なし動作リターゲティング学習動作リターゲティング2025/9/1
VQ-VAEで各キャラクタの動作潜在表現を学習し、条件付きフローマッチングで潜在空間を対応付けることで、ペアデータなしに多様なキャラクタ間の動作リターゲティングを実現する教師なしフレームワーク。
- FiLM-Nav: VLMファインチューニングによる効率的で汎化可能なナビゲーションナビゲーション2025/9/1
事前学習済みVLMをナビゲーション方策として直接ファインチューニングし、視覚履歴と目標から次の探索フロンティアを選ぶことで、未知物体カテゴリにも汎化する物体探索ナビゲーションを実現した。
- Switch4EAI: 家庭用ゲーム機をロボット運動能力のベンチマークに活用全身制御/ベンチマーク2025/8/1
Nintendo Switchの『Just Dance』のようなモーションセンシングゲームを利用して、ヒューマノイドロボットの全身制御ポリシーを評価する低コストで導入しやすいベンチマーク手法を提案し、Unitree G1で人間との比較定量評価を行った。
- 敏捷な歩行獲得のための探索としての教師なしスキル発見歩行2025/8/1
教師なしスキル発見と二段階最適化により、四足ロボットが障害物を越える多様な敏捷動作を自律的に獲得する学習フレームワークSDAXを提案し、実機転移を実証した。
- 人間のデモンストレーションから身体的インタラクションスキルを学習する模倣学習2025/7/1
人間の動作から相互作用の動態を表す埋め込みインタラクショングラフを抽出し、異なる身体構造を持つエージェントが物理シミュレーションで模倣制御を学習する枠組みを提案した。
- 触覚センシングによる多脚細長ロボットの垂直障害物踏破歩行2025/4/1
触覚アンテナと足裏接触センサーを組み合わせ、体の上下うねりを動的に調整することで、多脚細長ロボットが自分の身長の5倍までの障害物を登れるようにした研究。
- PPF: モデル仮定ベース正則化によるヒューマノイド歩行の事前学習と保持的ファインチューニング歩行2025/4/1
モデルベース制御器の模倣で事前学習し、強化学習でファインチューニングする際にモデル仮定が成り立つ状態でのみ正則化することで、破滅的忘却を防ぎつつ複雑な地形や高速指令に対応するヒューマノイド歩行方策を学習するフレームワークを提案。
- 見た目は重要か？ロボット盲導犬の機能的・美的デザイン選好の探求ロボットデザイン2025/3/1
視覚障害者向けのロボット盲導犬を開発するため、インタビューと調査で外見・質感・機能・操作方法に関するデザイン要件を明らかにした研究。
- RobotMover: 人間のデモンストレーションから大型物体の移動を学習マニピュレーション2025/2/1
人間と物体のインタラクションデモから模倣学習し、シミュレーションで訓練したポリシーで実機ロボットが椅子やテーブルなどの大型物体を移動できるシステムを開発した。
- 系統的な報酬分析と視覚言語モデルによるカリキュラムを用いた高品質ロボット拭き取り政策の学習マニピュレーション2025/2/1
高品質な拭き取りと迅速なタスク完了を両立するロボット拭き取り政策を、有界報酬設計と視覚言語モデルによるカリキュラム学習で実現した研究。
- PrivilegedDreamer: 特権情報の明示的想像による学習済み方策の迅速な適応sim2real2025/2/1
隠れパラメータを持つMDP問題に対し、履歴から隠れパラメータを推定する二重再帰構造を組み込んだモデルベース強化学習手法を提案し、sim-to-real適応性能を向上させた。
- 視覚障害者向けロボット盲導犬への期待を探るロボット支援・歩行2025/1/1
視覚障害者18名が四足歩行ロボットと実際に触れ合い、歩行制御やナビゲーション、対話方法などへの要望を調査した。
- Opt2Skill: 動的に実行可能な全身軌道を模倣する多様なヒューマノイド移動操作ヒューマノイド移動操作2024/9/1
モデルベースの軌道最適化と強化学習を組み合わせ、Digitヒューマノイドの全身移動操作を実現するパイプラインを提案。最適軌道を追従するRLポリシーを学習し、実機転移にも成功した。
- 起伏に富んだ地形における多脚ロボットの性能を高める学習制御多脚ロボット/強化学習2024/9/1
MuJoCoシミュレータ上で強化学習を用い、多脚ロボットの体の水平・垂直うねりと脚の踏み出しをリアルタイム調整する制御則を開発し、実機実験で線形制御より30〜50%の速度向上を達成した。
- Koopmanオペレータに基づくモデル予測制御による二足歩行ロボットの安全なナビゲーション歩行2024/9/1
二足歩行ロボットの低レベル歩行方策を強化学習で訓練し、その高次元空間での線形化ダイナミクスをKoopmanオペレータで学習してMPCにより安全なナビゲーションを実現した。
- HM3D-OVON: オープンボキャブラリ物体目標ナビゲーションのデータセットとベンチマークナビゲーション2024/9/1
HM3DSemを基に379カテゴリ・1.5万以上の物体注釈を備えた大規模ObjectNavベンチマークを構築し、自由記述の言語で指定された任意物体を探索するオープンボキャブラリナビゲーション手法を評価・比較した。
- 学習ベースの脚式移動：最新技術と今後の展望歩行2024/6/1
深層学習やシミュレーション技術の発展により進歩した学習ベースの脚式移動研究を、四足歩行と二足歩行（ヒューマノイド）に分けて概観し、未解決課題と社会的影響を論じたサーベイ。
- 言語ガイド付きスキル発見スキル発見2024/6/1
大規模言語モデルの意味知識を活用し、ユーザープロンプトに基づいて意味的に多様なスキルを発見するフレームワークを提案。脚ロボットやマニピュレーションで有効性を示した。
- VLFM: Vision-Language Frontier Maps for Zero-Shot Semantic Navigation2023/12/1
- Imitating and Finetuning Model Predictive Control for Robust and Symmetric Quadrupedal Locomotion2023/11/1
- Words into Action: Learning Diverse Humanoid Robot Behaviors using Language Guided Iterative Motion Refinement2023/10/1
- Learning manipulation of steep granular slopes for fast Mini Rover turning2023/10/1
- BayRnTune: Adaptive Bayesian Domain Randomization via Strategic Fine-tuning2023/10/1
- CrossLoco: Human Motion Driven Control of Legged Robots via Guided Unsupervised Reinforcement Learning2023/9/1
- Transforming a Quadruped into a Guide Robot for the Visually Impaired: Formalizing Wayfinding, Interaction Modeling, and Safety Mechanism2023/6/1
- Principles and Guidelines for Evaluating Social Robot Navigation Algorithms2023/6/1
- ACE: Adversarial Correspondence Embedding for Cross Morphology Motion Retargeting from Human to Nonhuman Characters2023/5/1
- Learning and Adapting Agile Locomotion Skills by Transferring Experience2023/4/1
- ASC: Adaptive Skill Coordination for Robotic Mobile Manipulation2023/4/1
- Learning to Transfer In-Hand Manipulations Using a Greedy Shape Curriculum2023/3/1
- ARMP: Autoregressive Motion Planning for Quadruped Locomotion and Navigation in Complex Indoor Environments2023/3/1
- On Designing a Learning Robot: Improving Morphology for Enhanced Task Performance and Learning2023/3/1
- Residual Physics Learning and System Identification for Sim-to-real Transfer of Policies on Buoyancy Assisted Legged Robots2023/3/1
- Learning a Single Policy for Diverse Behaviors on a Quadrupedal Robot using Scalable Motion Imitation2023/3/1
- Cascaded Compositional Residual Learning for Complex Interactive Behaviors2022/12/1
- ViNL: Visual Navigation and Locomotion Over Obstacles2022/10/1
- Human Motion Control of Quadrupedal Robots using Deep Reinforcement Learning2022/4/1
- Safe Reinforcement Learning for Legged Locomotion2022/3/1
- Legged Robots that Keep on Learning: Fine-Tuning Locomotion Policies in the Real World2021/10/1
- FastMimic: Model-based Motion Imitation for Agile, Diverse and Generalizable Quadrupedal Locomotion2021/9/1
- Learning to Navigate Sidewalks in Outdoor Environments2021/9/1
- Graph-based Cluttered Scene Generation and Interactive Exploration using Deep Reinforcement Learning2021/9/1
- PM-FSM: Policies Modulating Finite State Machine for Robust Quadrupedal Locomotion2021/9/1
- Benchmarking Augmentation Methods for Learning Robust Navigation Agents: the Winning Entry of the 2021 iGibson Challenge2021/9/1
- Solving Challenging Control Problems Using Two-Staged Deep Reinforcement Learning2021/9/1
- Learning Robot Structure and Motion Embeddings using Graph Neural Networks2021/9/1
- Improving Safety in Deep Reinforcement Learning using Unsupervised Action Planning2021/9/1
- Error-Aware Policy Learning: Zero-Shot Generalization in Partially Observable Dynamic Environments2021/3/1
- Success Weighted by Completion Time: A Dynamics-Aware Evaluation Criteria for Embodied Navigation2021/3/1
- Observation Space Matters: Benchmark and Optimization Algorithm2020/11/1
- Learning Human Search Behavior from Egocentric Visual Inputs2020/11/1
- A Few Shot Adaptation of Visual Navigation Skills to New Observations using Meta-Learning2020/11/1
- Learning to be Safe: Deep RL with a Safety Critic2020/10/1
- Learning to Walk in the Real World with Minimal Human Effort2020/2/1
- Learning Fast Adaptation with Meta Strategy Optimization2019/9/1
- Learning a Control Policy for Fall Prevention on an Assistive Walking Device2019/9/1
- Zero-shot Imitation Learning from Demonstrations for Legged Robot Visual Navigation2019/9/1
- Estimating Mass Distribution of Articulated Objects using Non-prehensile Manipulation2019/7/1
- Soft Actor-Critic Algorithms and Applications2018/12/1
- Learning to Walk via Deep Reinforcement Learning2018/12/1
- Expanding Motor Skills through Relay Neural Networks2017/9/1
- Learning a Unified Control Policy for Safe Falling2017/3/1