Tyler Westenbroek

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

• シミュレーション蒸留：実世界への迅速な適応のためのシミュレーションでのワールドモデル事前学習
  ワールドモデル/sim2real2026/3/1

  物理シミュレータから得た行動条件付き経験をワールドモデルに蒸留し、実世界ではエンコーダ等を固定して潜在ダイナミクスのみを更新することで、接触を伴う操作や歩行タスクで迅速な適応を実現する手法を提案した。

• 多様なリセットと大規模強化学習による創発的な器用さ
  器用操作/強化学習2026/3/1

  シミュレータのリセットを多様化して強化学習に様々なロボットと物体の相互作用を経験させることで、単一の報酬関数と固定ハイパーパラメータで長時間の器用な操作タスクを解くフレームワークOmniResetを提案した。

• 残差フロー誘導による強化学習：器用なマニピュレーションのための適応手法
  マニピュレーション2026/2/1

  事前学習済みのフローマッチング方策を、残差行動と潜在ノイズ分布を同時最適化する強化学習で微調整し、器用なマニピュレーションを効率的に適応させる手法を提案。

• シミュレーション誘導ファインチューニングによる実世界への迅速な適応
  sim2real2025/2/1

  シミュレータで学習した価値関数を実世界の探索に活用し、少ない実データで巧みな操作タスクへ適応させる手法を提案。

• 3分間の実世界データから歩行を学習する半構造化ダイナミクスモデル
  sim2real2024/10/1

  物理法則に基づくラグランジアン力学とブラックボックスモデルを組み合わせた半構造化ダイナミクスモデルを提案し、実機の四足歩行ロボットで数分のデータから動的歩容を学習できることを示した。

• Enabling Efficient, Reliable Real-World Reinforcement Learning with Approximate Physics-Based Models
  2023/7/1
• Lyapunov Design for Robust and Efficient Robotic Reinforcement Learning
  2022/8/1
• Improving Input-Output Linearizing Controllers for Bipedal Robots via Reinforcement Learning
  2020/4/1