Wenchang Gao

収録論文 2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

• PHIRL: 逆強化学習のための学習報酬とタスク進捗の整合
  逆強化学習2026/9/25

  人間のデモンストレーションと進捗フィードバックを組み合わせ、逆強化学習でロバストな報酬関数を学習するデータ効率の良いフレームワークPHIRLを提案。実機・シミュレーションでベースラインを上回る性能を示した。

• FLEX: ロボット非依存の力ベース技能を学習するフレームワーク — 持続的接触を伴う物体操作
  マニピュレーション2025/3/1

  物体に直接力を加える力空間で操作方策を学習し、ロボットと物体を切り離すことで、少ない訓練で未知物体や異なるロボット機体(Kinova, Panda, UR5)へ再訓練なしに転移できる枠組みを提案した。