Seungho Han

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

• ADP: 物理的に接地された人型ロコモーションのための敵対的ダイナミクス事前分布
  歩行2026/7/1

  運動学的特徴ではなく、重心運動や接触力などの動力学特徴を敵対的学習で正則化することで、外乱に頑健な人型ロボットの歩行制御を実現した。

• RAY-TOLD: レイベース潜在ダイナミクスによる高密度動的障害物回避とTDMPC
  ナビゲーション2026/4/1

  LiDARデータを潜在ダイナミクスに統合し、MPPIと強化学習の長期的予測を組み合わせたハイブリッド制御で、高密度な動的障害物環境での衝突率を低減する手法を提案した。

• 触覚を活用した四脚ロボットの移動操作ポリシー学習
  移動操作/触覚/強化学習2026/4/1

  四脚ロボットの移動操作において、視覚と自己受容感覚に加えて触覚情報を活用する階層的ポリシー学習手法を提案。実世界の人間デモから触覚条件付き高レベルポリシーを学習し、シミュレーションでの大規模強化学習により全身制御ポリシーを獲得し、実世界へゼロショット転送する。接触を伴うタスクで平均28.54%の性能向上を達成。

• EquiBim: 両腕操作のための対称性等変ポリシー学習
  両腕操作2026/3/1

  両腕ロボットの対称性を活用し、観測と行動の間に両側等変性を課すポリシー学習フレームワークを提案。シミュレーションと実機で性能を検証した。