Seungeun Rho
収録論文 8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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。