Yuanyuan Shi

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

• RN-D: オンポリシー強化学習のための離散化カテゴリカルアクター
  強化学習2026/1/1

  連続制御のオンポリシー強化学習において、ガウス分布アクターの代わりに各行動次元を離散ビン上の分布として表現するカテゴリカルアクターと正則化ネットワークを組み合わせ、ベンチマークで最先端性能を達成した。

• ニューラルオペレータによる多入力異種遅延非線形系の遅延補償
  制御/遅延補償2025/9/1

  多入力非線形系の異なる入力遅延をニューラルオペレータで近似予測し、半大域実用安定性を保証する初の理論結果を示し、移動ロボット実験で検証した。

• ドメイン適応と報酬拡張模倣による動力学シフト下の強化学習
  sim2real2024/11/1

  動力学が異なる環境間で方策を転移するため、報酬修正によるドメイン適応と模倣学習を組み合わせたDARAILを提案し、ベンチマークで性能向上を示した。

• 作用素学習による汎化可能な動作計画
  動作計画2024/10/1

  動作計画の価値関数をコスト関数空間から価値関数空間への作用素として学習するPlanning Neural Operator (PNO)を提案し、粗い解像度での学習から高解像度へのゼロショット超解像や、A*やRRT*を加速するヒューリスティックとしての利用を実証した。