Seoyeon Choi

University of California, Berkeley

収録論文 5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

• CoHuB：マルチヒューマノイド協調のためのシミュレーションベンチマーク
  群制御2026/9/28

  自己中心視覚下で複数のヒューマノイドが協調する10タスクのシミュレーションベンチマークを構築し、VR遠隔操作による同期デモと代表的な視覚運動ポリシーの評価を提供した。

• HuGo: ヒューマノイドの移動操作のための全身ポリシーコードを設計するLLM
  VLA2026/9/24

  LLMがタスク記述から高レベルポリシーコードを生成し、ロールアウトで改良することで、報酬設計や実演なしにヒューマノイドの移動操作を実現する階層的手法を提案。

• MIMIC-D: 分散拡散ポリシーによるマルチエージェント協調のためのマルチモーダル模倣
  模倣学習2025/9/1

  拡散モデルを用いて、エージェント間の通信なしに局所情報のみでマルチモーダルな協調行動を模倣学習する分散実行フレームワークを提案。

• CRAFT: 基盤モデルを用いたマルチロボット協調タスクのための強化学習の自律的コーチング
  マルチロボット協調/強化学習2025/9/1

  大規模言語モデルと視覚言語モデルを「コーチ」として活用し、マルチロボット協調タスクをサブタスクに分解して報酬関数を生成・洗練することで、複雑な協調行動を自律的に学習するフレームワークCRAFTを提案。

• EquiContact: 空間的に汎化可能な接触リッチタスクのための階層的SE(3)視覚-力等変ポリシー
  マニピュレーション2025/7/1

  ペグ挿入などの接触リッチなマニピュレーションにおいて、少数のデモから空間的に汎化する視覚ベースの階層的ポリシーを提案し、実機で高い成功率と未知配置への頑健な汎化を示した。