Seongun Kim

収録論文 4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

• ロボットマニピュレーションにおける深層方策ネットワークの意思決定の説明
  マニピュレーション2023/10/1

  深層方策ネットワークの透明性を高めるため、入力寄与度手法を適用し、各入力特徴がロボットの行動決定にどの程度影響するかを分析する2つの手法を提案した。

• スキルの教師なし発見のための変分カリキュラム強化学習
  強化学習2023/10/1

  相互情報量最大化に基づく教師なしスキル発見をカリキュラム学習として再定式化し、価値の不確実性を利用した新しい手法VUVCを提案。複雑なナビゲーションとロボット操作タスクでサンプル効率と状態カバレッジを改善し、実機ロボットのゼロショットナビゲーションにも成功。

• 実行不可能な計画の自動検出による信頼性の高い行動合成のための拡散プランナー改善
  拡散計画2023/10/1

  拡散モデルが生成する実行不可能な計画を自動検出し、修正ガイダンスを与えることで、長期的な計画タスクにおける信頼性を向上させる手法を提案した。

• 階層型深層強化学習による適応的で説明可能なナビゲーションスキルの展開
  ナビゲーション2023/5/1

  多様な報酬関数で低レベルナビゲーション方策群を学習し、高レベル方策が状況に応じて最適なスキルを適応的に選択・展開する階層型強化学習フレームワークを提案した。