Jan Peters

2001–2026 年に発表

713
論文数
35,814
被引用数
91
h 指数
379
i10 指数

被引用数

Jan Peters の年別被引用数1981 年: 被引用 5 件1986 年: 被引用 1 件1988 年: 被引用 1 件2002 年: 被引用 4 件2003 年: 被引用 5 件2004 年: 被引用 14 件2005 年: 被引用 16 件2006 年: 被引用 51 件2007 年: 被引用 105 件2008 年: 被引用 152 件2009 年: 被引用 299 件2010 年: 被引用 340 件2011 年: 被引用 476 件2012 年: 被引用 585 件2013 年: 被引用 662 件2014 年: 被引用 842 件2015 年: 被引用 859 件2016 年: 被引用 1,086 件2017 年: 被引用 1,368 件2018 年: 被引用 1,613 件2019 年: 被引用 2,192 件2020 年: 被引用 2,202 件2021 年: 被引用 2,399 件2022 年: 被引用 1,678 件2023 年: 被引用 1,619 件2024 年: 被引用 1,781 件2025 年: 被引用 1,904 件2026 年: 被引用 618 件2027 年: 被引用 1 件1982〜1985 年は被引用が無いため表示していません1987 年は被引用が無いため表示していません1989〜2001 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 4,419 件、この内訳の 22.9%中国: 引用元論文 2,487 件、この内訳の 12.9%ドイツ: 引用元論文 2,121 件、この内訳の 11%イギリス: 引用元論文 1,482 件、この内訳の 7.7%日本: 引用元論文 846 件、この内訳の 4.4%イタリア: 引用元論文 732 件、この内訳の 3.8%カナダ: 引用元論文 661 件、この内訳の 3.4%フランス: 引用元論文 657 件、この内訳の 3.4%スイス: 引用元論文 503 件、この内訳の 2.6%オランダ: 引用元論文 436 件、この内訳の 2.2%オーストラリア: 引用元論文 362 件、この内訳の 1.9%スペイン: 引用元論文 362 件、この内訳の 1.9%
0%22.9%その他 21.9%

分野

  • Computer Science43.6%
  • Engineering35.1%
  • Neuroscience6.1%
  • Psychology3.1%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology2.1%
  • Medicine1.9%
  • その他8.1%

トピック

  • Reinforcement Learning in Robotics10.8%
  • Robot Manipulation and Learning9.6%
  • Robotic Path Planning Algorithms2.5%
  • Robotic Locomotion and Control1.8%
  • Gaussian Processes and Bayesian Inference1.6%
  • Human Pose and Action Recognition1.6%
  • その他72.1%

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  1. Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Balakrishna, Ashwin, Ayzaan Wahid, Ben Burgess-Limerick, Beomjoon Kim, Bernhard Schölkopf, Wulfe, Blake, Brian Ichter, Cewu Lu, Charles Xu, Le, Charlotte, Chelsea Finn, Wang, Chen, Chenfeng Xu, Cheng Chi, Chenguang Huang, Christine W. Chan, Agia, Christopher, Chuer Pan, Chuyuan Fu, Coline Devin, Xu, Danfei, Morton, Daniel, Danny Driess, Chen, Daphne, Deepak Pathak, Dhruv Shah, Dieter Büchler, Jayaraman, Dinesh, Dmitry Kalashnikov, Dorsa Sadigh, Edward Johns, Foster, Ethan, Liu, Fangchen, Federico Ceola, Fei Xia, Zhao, Feiyu, Frujeri, Felipe Vieira, Freek Stulp, Gaoyue Zhou, Gaurav S. Sukhatme, Gautam Salhotra, Ge Yan, Feng, Gilbert, Giulio Schiavi, Berseth, Glen, Gregory Kahn, Yang, Guangwen, Wang, Guanzhi, Hao Su, Hao-Shu Fang, Haochen Shi, Bao, Henghui, Heni Ben Amor, Henrik I. Christensen, Hiroki Furuta, Bharadhwaj, Homanga, Homer Walke, Hongjie Fang, Ha, Huy, Igor Mordatch, Ilija Radosavovic, Isabel Leal, Jacky Liang, Jad Abou-Chakra, Jaehyung Kim, Drake, Jaimyn, Jan Peters, Schneider, Jan, Jasmine Hsu, Vakil, Jay ほか 194 名 - arXiv (Cornell University), CoRR 2023 被引用: 773

  2. Reinforcement learning in robotics: A survey

    著者: , , - The International Journal of Robotics Research, Int. J. Robotics Res. 2013 被引用: 3,069

  3. Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models : Open X-Embodiment Collaboration

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Beomjoon Kim, Bernhard Schölkopf, Blake Wulfe, Brian Ichter, Cewu Lu, Charles Xu, Charlotte Le, Chelsea Finn, Chen Wang, Chenfeng Xu, Cheng Chi, Chenguang Huang, Christine W. Chan, Christopher Agia, Chuer Pan, Chuyuan Fu, Coline Devin, Danfei Xu, Daniel Morton, Danny Driess, Daphne Chen, Deepak Pathak, Dhruv Shah, Dieter Büchler, Dinesh Jayaraman, Dmitry Kalashnikov, Dorsa Sadigh, Edward Johns, Ethan Foster, Fangchen Liu, Federico Ceola, Fei Xia, Feiyu Zhao, Freek Stulp, Gaoyue Zhou, Gaurav S. Sukhatme, Gautam Salhotra, Ge Yan, Gilbert Feng, Giulio Schiavi, Glen Berseth, Gregory Kahn, Guanzhi Wang, Hao Su, Haoshu Fang, Haochen Shi, Henghui Bao, Heni Ben Amor, Henrik I. Christensen, Hiroki Furuta, Homer Walke, Hongjie Fang, Huy Ha, Igor Mordatch, Ilija Radosavovic, Isabel Leal, Jacky Liang, Jad Abou-Chakra, Jae‐Hyung Kim, Jaimyn Drake, Jan Peters, Jan Schneider, Jasmine Hsu, Jeannette Bohg, Jeffrey Bingham, Jeffrey Wu, Jensen Gao, Jiaheng Hu, Jiajun Wu, Jialin Wu ほか 179 名 - IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2024 被引用: 149

  4. An Algorithmic Perspective on Imitation Learning

    著者: , , , , , - Foundations and Trends in Robotics, Found. Trends Robotics 2018 被引用: 385

  5. Sim2Real in Robotics and Automation: Applications and Challenges

    著者: , , , , , , , , , , , , , , - IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, IEEE Trans Autom. Sci. Eng. 2021 被引用: 153

  6. Robust Reinforcement Learning: A Review of Foundations and Recent Advances

    著者: , , , , , - Machine Learning and Knowledge Extraction, Mach. Learn. Knowl. Extr. 2022 被引用: 114

  7. Natural Actor-Critic

    著者: , - Neurocomputing 2008 被引用: 751

  8. Deep Lagrangian Networks: Using Physics as Model Prior for Deep Learning

    著者: , , - ICLR (Poster) 2019 被引用: 495

  9. Robot Learning From Randomized Simulations: A Review

    著者: , , , , , - Frontiers in Robotics and AI, Frontiers Robotics AI 2022 被引用: 104

  10. HEBO: An Empirical Study of Assumptions in Bayesian Optimisation

    著者: , , , , , , , , , , - Journal of Artificial Intelligence Research, J. Artif. Intell. Res. 2022 被引用: 77

  11. GraFix: sample preparation for single-particle electron cryomicroscopy

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , - Nature Methods 2007 被引用: 604

  12. Using probabilistic movement primitives in robotics

    著者: , , , - Autonomous Robots, Auton. Robots 2017 被引用: 197

  13. Reinforcement learning of motor skills with policy gradients

    著者: , - Neural Networks 2008 被引用: 864

  14. Combining Physics and Deep Learning to learn Continuous-Time Dynamics Models

    著者: , - The International Journal of Robotics Research, Int. J. Robotics Res. 2023 被引用: 53

  15. Learning to Play Table Tennis From Scratch Using Muscular Robots

    著者: , , , , , - IEEE Transactions on Robotics, IEEE Trans. Robotics 2022 被引用: 86

  16. Deep Generative Models in Robotics: A Survey on Learning from Multimodal Demonstrations

    著者: , , , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2024 被引用: 37

  17. Model learning for robot control: a survey

    著者: , - Cognitive Processing, Cogn. Process. 2011 被引用: 503

  18. Bayesian optimization for learning gaits under uncertainty - An experimental comparison on a dynamic bipedal walker

    著者: , , , - Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, Ann. Math. Artif. Intell. 2015 被引用: 290

  19. Reinforcement learning by reward-weighted regression for operational space control

    著者: , - conference on Machine learning, ICML 2007 被引用: 184

  20. ROS-LLM: A ROS framework for embodied AI with task feedback and structured reasoning

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - CoRR 2024 被引用: 32

  21. Relative Entropy Policy Search

    著者: , , - AAAI Conference on Artificial Intelligence 2010 被引用: 481

  22. Learning to Select and Generalize Striking Movements in Robot Table Tennis

    著者: , , , - The International Journal of Robotics Research, AAAI Fall Symposium: Robots Learning Interactively from Human Teachers 2012 被引用: 404

  23. Probabilistic Movement Primitives

    著者: , , , - http://www.ias.tu-darmstadt.de/uploads/Publications/Paraschos_NIPS_2013.pdf 2013 被引用: 730

  24. Sharing Knowledge in Multi-Task Deep Reinforcement Learning

    著者: , , , , - ICLR 2020 被引用: 156