Cunjun Yu

収録論文 16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

• CANINE: 視覚障害者へのロボット盲導犬を用いた対話的ナビゲーションのコーチング
  ナビゲーション支援2026/5/1

  視覚障害者がロボット盲導犬と協調してナビゲーションするスキルを、個別適応的な音声フィードバックで自動コーチングするシステムを提案し、実験で学習効率と最終性能の向上を実証した。

• CLASP: セマンティックキーポイントによる汎用衣服操作
  マニピュレーション2025/7/1

  衣服のセマンティックキーポイントを中間表現として用い、VLMによるタスク計画とキーポイント条件付き操作スキルを組み合わせることで、多様な衣服の折り畳み・吊り下げ等の汎用操作を実現した。

• Robi Butler: 家庭用ロボットアシスタントとのマルチモーダル遠隔インタラクション
  遠隔操作/マルチモーダル指示2024/9/1

  Zoom通話のように遠隔から家庭用ロボットへ音声・テキスト・指差しで指示し、LLMが多段階行動計画を生成して家事を実行するシステムを構築し、ユーザー研究で遠隔操作体験を評価した。

• GSON: 大規模マルチモーダルモデルを活用したグループベース社会ナビゲーションフレームワーク
  社会ナビゲーション2024/9/1

  大規模マルチモーダルモデルを用いて歩行者の社会的関係をゼロショットで抽出し、群集を乱さない社会ナビゲーションを実現するフレームワークを提案。

• DistillNeRF: 単眼画像からニューラル場と基盤モデル特徴を蒸留して3Dシーンを認識
  3D認識2024/6/1

  単一フレームの多視点カメラ画像から、NeRFの蒸留とCLIP/DINOv2などの2D基盤モデル特徴の蒸留を組み合わせて、自己教師ありで3Dシーン表現を学習する手法を提案。

• 汎用変形物体操作のための微分可能粒子法
  変形物体操作2024/5/1

  変形物体を粒子集合として表現し、微分可能な粒子ダイナミクスシミュレータと軌道最適化を組み合わせることで、豆・ロープ・布・液体など多様な物体の操作を可能にする汎用アルゴリズムDiPacを提案した。

• InsActor: 指示駆動型物理ベースキャラクター
  物理ベースアニメーション2023/12/1

  拡散モデルと階層的スキル学習を組み合わせ、人間の高レベル指示から物理シミュレーション上のキャラクターアニメーションを生成するフレームワークを提案。

• 視覚言語基盤モデルをロボット模倣学習に活用するRoboFlamingo
  VLA2023/11/1

  オープンソースの視覚言語モデルOpenFlamingoを基に、単一ステップの視覚言語理解とポリシーヘッドを分離し、模倣学習で微調整するだけでロボット操作を実現するフレームワークを提案。

• TeachingBot：人間の手書き文字を教えるロボット教師
  物理的ヒューマンロボットインタラクション2023/9/1

  学習者の筆跡スタイルを確率的モデルで推定し、可変インピーダンス制御で物理的に手書きを指導する適応型ロボットシステムを提案。15名の被験者実験で有効性を実証した。

• 自動運転における軌道予測で本当に重要なこと
  軌道予測2023/6/1

  軌道予測の精度指標と実際の運転性能の乖離（ダイナミクスギャップ）に着目し、予測器の計算効率と精度のトレードオフを分析して、対話的でタスク駆動型の評価プロトコルの重要性を示した。

• COACH: 協調ロボットティーチング
  ロボット教育2023/2/1

  ロボットが教師役となり生徒モデルに物理タスクを教える枠組みをマルコフゲームとして定式化し、効率的な近似解法を提案。シミュレーションと実機で検証した。

• DaXBench: 微分可能物理に基づく変形可能物体操作のベンチマーク
  変形可能物体操作2022/10/1

  ロープ・布・液体の操作を含む9つの高難度タスクを備えた、微分可能物理シミュレータベースの変形可能物体操作ベンチマークを提案し、計画・模倣学習・強化学習手法を比較評価した。

• INVIGORATE: 対話と把持で混雑環境の物体を特定するロボットシステム
  VLA2021/8/1

  自然言語とRGB画像から混雑環境内の対象物体を推論し、遮蔽関係を検出して質問で曖昧さを解消しながら把持するPOMDP統合システムを構築した。

• 歩行者軌道予測のための時空間グラフトランスフォーマーネットワーク
  軌道予測2020/5/1

  注意機構のみで群衆の空間的相互作用と時間的依存関係をモデル化するSTARを提案し、歩行者軌道予測で最高性能を達成した。

• サブミリ精度のカメラ姿勢推定とビジュアルサーボのためのシャム畳み込みニューラルネットワーク
  ビジュアルサーボ2019/3/1

  2枚の画像間の相対姿勢をサブミリ精度で推定するシャム型CNNを提案し、粗いビジュアルサーボ後の微調整や反復適用により低公差のコネクタ挿入作業を力覚なしで高成功率に実現した。

• RGB-D点群の3D畳み込みによるモデルフリー物体姿勢推定
  姿勢推定2018/12/1

  生のカラー点群をボクセル化して3D畳み込みで物体の並進・回転を推定する2段階パイプラインを提案し、ロボット把持で90%超の成功率を達成した。