Youngdo Lee

Holiday Robotics

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

• FlashDexRetarget: 多動作リターゲティングによる器用操作データ生成の高速化
  マニピュレーション2026/10/1

  人間の手と物体のデモンストレーションをロボットハンドに転送する強化学習ベースのリターゲティング手法を提案し、50動作で90%の成功率を達成しつつ、学習計算量を最大100倍削減した。

• V-Simba: 視覚的連続制御におけるRLのアーキテクチャ的可能性を解き放つ
  視覚RL/アーキテクチャ2026/8/1

  状態ベースRLで効果的なSimbaアーキテクチャを視覚RLに応用し、正規化層と点別畳み込みを追加したシンプルなアーキテクチャV-Simbaを提案。DMC、Adroit、Meta-WorldでSOTAと同等以上の性能を達成しつつ、計算効率も向上した。

• FlashSAC: 高次元ロボット制御のための高速かつ安定なオフポリシー強化学習
  強化学習2026/4/1

  オフポリシー強化学習の不安定性を解決するため、勾配更新を削減しつつモデル規模とデータ処理量を増やし、ノルム制約で安定化したFlashSACを提案。60以上のタスクでPPO等を上回る性能と効率を示した。

• PHUMA: 物理的に信頼できるヒューマノイド歩行データセット
  歩行2025/10/1

  物理的な不自然さを除去する2段階パイプラインでモーションキャプチャとネット動画を統合し、73時間のヒューマノイド歩行データセットを構築、実機Unitree G1へのゼロショット転移を実現した。