Youngwoon Lee

Seoul National University

収録論文 26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

• CoHuB：マルチヒューマノイド協調のためのシミュレーションベンチマーク
  群制御2026/9/28

  自己中心視覚下で複数のヒューマノイドが協調する10タスクのシミュレーションベンチマークを構築し、VR遠隔操作による同期デモと代表的な視覚運動ポリシーの評価を提供した。

• 長期的オフライン目標条件付き強化学習のための再帰的価値学習
  強化学習2026/9/2

  長期的な目標達成タスクを効率的に学習するため、軌跡を二分木に再帰的に分解し、葉から根へ価値を学習する手法DCRLを提案した。

• ComPose: 物体姿勢追跡における手の信頼タイミングの決定
  物体姿勢追跡2026/5/22

  RGB動画から手の動きを補助情報として活用し、重度の手による遮蔽下でも頑健に物体の6DoF姿勢追跡を行うフレームワークを提案した。

• 一段階フローポリシーによる潜在方針の操縦
  オフライン強化学習2026/3/1

  オフライン強化学習において、元の行動空間のQ勾配を微分可能な一段階MeanFlowポリシーを通じて逆伝播させ、潜在行動空間のアクターを更新する新しい手法LPSを提案。代理の潜在批評家を排除し、行動制約付き生成事前分布として機能させることで、最小限のチューニングで高い性能を達成した。

• TwinVLA: 双子の単腕VLAモデルによるデータ効率的な両腕マニピュレーション
  マニピュレーション2025/11/1

  事前学習済みの単腕VLAモデルを2つ組み合わせて両腕タスクを実行するフレームワークを提案し、両腕データなしで高性能を実現した。

• RoboArena：汎用ロボットポリシーの分散型実世界評価
  ロボット評価/ベンチマーク2025/6/1

  評価者ネットワークが自由にタスクと環境を選び、ペア比較の二重盲検評価を集約することで、汎用ロボットポリシーをスケーラブルかつ公平にランキングする手法を提案し、7機関・600以上の実機評価で有効性を示した。

• UniSkill: クロスエンボディメント技能表現による人間動画の模倣
  クロスエンボディメント/模倣学習2025/5/1

  人間とロボットの大規模な動画データからラベルなしで身体に依存しない技能表現を学習し、人間の動画プロンプトから抽出した技能をロボットのポリシーに転移させるフレームワークを提案した。

• 時間距離を考慮した表現による教師なし目標条件付き強化学習
  強化学習2024/7/11

  時間距離を活用して探索と目標到達を促す教師なし目標条件付き強化学習手法TLDRを提案し、複数の移動環境で広い状態空間の獲得性能を向上させた。

• HumanoidBench：全身移動とマニピュレーションのためのシミュレーション人型ロボットベンチマーク
  全身制御/ベンチマーク2024/3/1

  器用な手を持つ人型ロボットの全身移動・操作タスクを集めた高次元シミュレーションベンチマークを提案し、既存の強化学習手法の限界と階層型学習の有効性を示した。

• DROID: 大規模実環境ロボットマニピュレーションデータセット
  マニピュレーション2024/3/1

  北米・アジア・欧州の50名が12ヶ月かけて564シーン・84タスクで収集した76k軌道・350時間のロボット操作データセットを構築し、学習ポリシーの性能と汎化性能が向上することを示した。

• The Power of the Senses: Generalizable Manipulation from Vision and Touch through Masked Multimodal Learning
  2023/11/1
• DreamSmooth: Improving Model-based Reinforcement Learning via Reward Smoothing
  2023/11/1
• Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
  2023/10/1
• Language-Conditioned Path Planning
  2023/8/1
• FurnitureBench: Reproducible Real-World Benchmark for Long-Horizon Complex Manipulation
  2023/5/1
• Controllability-Aware Unsupervised Skill Discovery
  2023/2/1
• PATO: Policy Assisted TeleOperation for Scalable Robot Data Collection
  2022/12/1
• Skill-based Model-based Reinforcement Learning
  2022/7/1
• Adversarial Skill Chaining for Long-Horizon Robot Manipulation via Terminal State Regularization
  2021/11/1
• Distilling Motion Planner Augmented Policies into Visual Control Policies for Robot Manipulation
  2021/11/1
• Policy Transfer across Visual and Dynamics Domain Gaps via Iterative Grounding
  2021/7/1
• Demonstration-Guided Reinforcement Learning with Learned Skills
  2021/7/1
• Motion Planner Augmented Reinforcement Learning for Robot Manipulation in Obstructed Environments
  2020/10/1
• Accelerating Reinforcement Learning with Learned Skill Priors
  2020/10/1
• To Follow or not to Follow: Selective Imitation Learning from Observations
  2019/12/1
• IKEA Furniture Assembly Environment for Long-Horizon Complex Manipulation Tasks
  2019/11/1