Yarden As

収録論文 11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

• サンプリングに基づく安全強化学習
  安全強化学習2026/5/1

  モデルベース強化学習において、動的モデルの不確かさを有限サンプルで近似し、学習中の安全性を保証するアルゴリズムを提案した。シミュレーションと実ロボットで安全な探索を実証した。

• 実機ロボットのオンライン強化学習で重要な設計選択とは何か
  強化学習2026/2/1

  3種類のロボットで100回の実機学習を行い、アルゴリズムやシステム、実験設計の各選択を系統的に検証し、安定した学習を実現する設計指針を明らかにした。

• 方策事前分布による安全な探索
  安全強化学習2026/1/1

  保守的な方策を事前分布として利用し、確率的ダイナミクスモデルで安全を保証しながら最適方策へ収束する強化学習手法SOOPERを提案した。

• SPiDR: 悲観的ドメインランダム化によるsim-to-real転移のゼロショット安全性
  sim2real2025/9/1

  ドメインランダム化に悲観性を導入し、sim-to-realギャップ下でも安全制約を保証するスケーラブルな安全強化学習手法を提案し、実機ロボットで有効性を示した。

• 超音波画像誘導ロボット脊椎手術のためのロバスト劣ガウスモデル予測制御
  医療ロボティクス2025/8/1

  画像から推定した状態の誤差を劣ガウス雑音としてモデル化し、その不確かさを伝播させることで、線形システムの閉ループ安全性を保証するモデル予測制御を開発し、超音波画像誘導脊椎手術に応用した。

• Safe-EF: 非平滑制約付き最適化のための誤差フィードバック
  連合学習2025/5/9

  通信圧縮を用いた連合学習において、非平滑な目的関数と安全制約を扱う新しい誤差フィードバックアルゴリズムSafe-EFを提案し、理論的下界を達成しつつ安全性を保証する。

• 対称性誘導メモリ拡張による効率的な歩行学習
  歩行2025/2/1

  ロボットとタスクの対称性を利用して追加の訓練経験を生成し、さらにポリシーのメモリ状態にも変換を適用することで、脚式ロボットの強化学習を効率化するフレームワークを提案した。

• ActSafe: 安全制約付き強化学習のための能動的探索
  安全強化学習2024/10/1

  未知のダイナミクスに対する不確実性を考慮しつつ安全制約を守りながら探索するモデルベース強化学習手法を提案し、学習中の安全性と高性能を両立できることを示した。

• Data-Efficient Task Generalization via Probabilistic Model-based Meta Reinforcement Learning
  2023/11/1
• Safe Deep RL for Intraoperative Planning of Pedicle Screw Placement
  2023/5/1
• Constrained Policy Optimization via Bayesian World Models
  2022/1/1