Tony Dear

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

• ロボット政策の訓練と評価のためのインタラクティブ世界シミュレータ
  世界モデル2026/3/1

  一貫性モデルを用いて高速かつ安定なインタラクティブ世界モデルを構築し、ロボット政策の訓練と評価を可能にするフレームワークを提案。世界モデル内で収集したデータで訓練した政策が実世界データと同等の性能を示し、シミュレーションと実世界の性能に強い相関があることを実証。

• DeepCollide: Scalable Data-Driven High DoF Configuration Space Modeling using Implicit Neural Representations
  2023/5/1
• Swim: A General-Purpose, High-Performing, and Efficient Activation Function for Locomotion Control Tasks
  2023/3/1
• Guided Deep Reinforcement Learning for Articulated Swimming Robots
  2023/1/1
• The Geometric Structure of Externally Actuated Planar Locomoting Systems in Ambient Media
  2021/8/1