Danfei Xu
NVIDIA
収録論文 84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
- TAMPAgent：移動マニピュレーションのためのエージェント型信念空間プランニング移動マニピュレーション2026/11/2
LVLMエージェントの推論とTAMPの制約充足を統合し、部分観測下で移動マニピュレーションを計画・実行するフレームワークを提案した。
- FLORA: ロボティクスデータエンジンをスケールさせるオープンモデルスイートデータエンジン2026/10/22
GR00Tモデル訓練向けの産業品質データエンジンFloraを公開。キャプション生成や報酬ラベリングでSOTAを達成し、API比で約125倍安価に大規模データ処理を実現する。
- エージェント型ワールドアクションモデルVLA2026/10/21
コードによる計画と動画・行動の同時予測を統合したAW-0を提案し、スキルを再利用可能なプログラムとして扱うことでロボット操作の性能と汎化性を向上させた。
- 能動的生成シミュレーション：Sim-to-Realポリシー共訓練のための何をシミュレートすべきかのメタ学習sim2real2026/10/14
シミュレータのデータ生成分布をメタ学習で最適化し、実世界タスク性能を最大化するMetaGenSimを提案。実機マニピュレーションで均一生成比150%の成功率向上を達成。
- PrefPI: 選好ガイドによる分布外行動への誘導VLA2026/9/30
自己生成軌道への相対選好のみを用い、事前学習済み生成ロボット方策を初期の有効範囲を超えた行動へ反復的に誘導する枠組みを提案。拡散方策やVLAで実機の物体運搬高さを10.7cmから19.8cmへと大幅に変化させた。
- Opt2VLA: 接触の多いヒューマノイド全身マニピュレーションのための力認識型視覚-言語-行動モデルVLA2026/9/21
ヒューマノイドの全身操作において、VLAモデルが運動目標と接触力の指令を同時に予測し、強化学習ベースの全身制御器で追従する力認識型フレームワークを提案。軌道最適化で接触を考慮した訓練データを生成し、接触の多い3タスクで力の調整精度が向上することを示した。
- ロボット学習と制御のための世界行動モデル：サーベイVLA2026/9/13
未来の世界予測と実行可能な行動生成を統合したWorld-Action Models（WAMs）について、ロボティクス視点で分類・応用・評価・課題を整理したサーベイ。
- バッチ型ロボットポリシー配信のためのアクションチャンクスケジューリング群制御2026/8/1
複数のロボットにリモートGPUからポリシーを配信する際のスケジューリング問題を定式化し、ロボットごとのアクションチャンク消費速度の違いを考慮したスケジューリングアルゴリズムを提案。実機実験で最大18%のスループット向上を確認した。
- 時間的比率によるビデオ行動汎化ギャップの理解と緩和VLA2026/7/1
ビデオ基盤モデルをロボット行動データで微調整すると構成的一般化能力が失われる問題を分析し、注意機構に基づく指標「時間的比率」を導入してその原因を解明し、推論時に適応的にガイドする手法を提案した。
- EgoWAM: 実世界の自己中心視点データによるピクセルを超えた世界行動モデル模倣学習/転移学習2026/7/1
自己中心視点の人間データからロボット操作を学習する際、世界の変化を予測する「世界行動モデル」の訓練信号として、ピクセルではなくDINO特徴や3Dフローを用いることで、人間からロボットへの転移性能が向上することを示した。
- 人間のデモから接触力ガイダンスを用いた器用操作の学習器用操作2026/7/1
人間のデモから物体に加わる力・トルク空間でガイダンスを作り、強化学習で長期的な器用操作を学習するフレームワークCHORDを提案。大規模ベンチマークで高い成功率を示し、実世界にも転移可能。
- 静的入力・動的出力：移動物体操作のための反事実行動拡張マニピュレーション2026/7/1
静的物体のデモのみで訓練したポリシーを、テスト時の物体の動きに適応させる手法SIDOを提案。物体の未来位置予測と到達を分離し、反事実的な位置ずらしで行動を拡張する。
- 視覚運動制御のための対比的行動-画像事前学習視覚エンコーダ/事前学習/模倣学習2026/6/15
大規模な人間の第一人称ビデオから手のキーポイントを行動の代理として抽出し、対比学習でロボットの視覚エンコーダを事前学習する手法を提案。実機の器用操作タスクで既存手法を30%以上上回る性能を達成した。
- EgoEngine: 一人称人間ビデオから高忠実度の器用なロボットデモへ器用操作/データ生成2026/6/1
一人称視点の人間の操作ビデオを、ロボットが実行可能な高品質なデモデータに変換するフレームワークを提案。実ロボットデモなしで初のゼロショット視覚運動器用操作学習を実現。
- SimFoundry: ポリシー学習と評価のためのモジュール式自動シーン生成sim2real2026/6/1
実世界のビデオからシミュレーション用のシーンを自動生成し、多様なバリエーションを作成してロボットポリシーの訓練と評価を行うシステムを提案。シミュレーションでの評価が実世界性能を強く予測し、訓練時のバリエーション追加が成功率を向上させることを示した。
- GRAFT: グラフベースのアフォーダンス転移と部品対応付けマニピュレーション2026/6/1
物体を部品ベースのグラフで表現し、幾何学的類似性に基づいてデモンストレーションから未見物体への操作転移を行う、ゼロショット操作転移手法を提案した。
- 計画整合型トークン圧縮による長文脈自動運転自動運転2026/6/1
自動運転のためのモノリシックな視覚行動モデルにおいて、長期の文脈を圧縮する際に計画情報を活用するフレームワークを提案し、成功率を向上させた。
- T-Rex: 触覚反応型巧みな操作触覚/操作2026/6/1
触覚信号に動的に反応する操作を実現するため、大規模な触覚データセットと可変レートのMixture-of-Transformersアーキテクチャを導入し、12の操作タスクで成功率を大幅に向上させた。
- WARP: オフラインの人間デモからの学習のための全身リターゲティング全身操作/模倣学習2026/6/1
人間のデモからロボットの全身動作を正確に抽出するオフラインパイプラインを提案し、ゼロショットでの全身移動操作を実現した。
- Human2Any: 制約を考慮した構成的プランニングによる人間からロボットへの転移操作学習/転移学習2026/6/1
人間の動画から物体間の相互作用の事前知識を学習し、ロボットの制約を考慮したプランニングと組み合わせることで、実ロボットのデモデータなしに多様なロボットへ操作スキルを転移するフレームワークを提案。
- エネルギーに基づく合成的拡散プランニングプランニング2026/6/1
長期的なロボットタスクを解決するための合成的拡散プランナーを提案し、局所的な橋ポテンシャルの和を最小化するエネルギー的視点から、従来のヒューリスティックなステッチングが欠落していた境界反応項を導入し、効率的な推論を実現した。
- 見ながら学ぶ：ロボット模倣学習における能動的知覚のための拡散モデル模倣学習/能動的知覚2026/6/1
オクルージョンがある環境で、ロボットが行動予測と視点選択を同時に学習する模倣学習手法See2Actを提案。拡散モデルを用いて行動と視点を共同で最適化し、シミュレーションと実世界で性能を向上させた。
- 異方性可視性場による不確実性駆動の3Dガウシアンスプラッティング能動マッピング能動マッピング2026/5/1
3Dガウシアンスプラッティング(3DGS)の未観測領域の不確実性を定量化する異方性可視性場を導入し、能動マッピングを実時間で行うフレームワークを提案した。
- EgoVerse：世界各地から収集したロボット学習用の自己中心視点人間データセットデータセット/模倣学習2026/4/1
人間の自己中心視点のデモデータを大規模に収集・共有するプラットフォームとデータセットを構築し、人間データからロボットへの転移学習の大規模実験を行った。
- KinDER: ロボット学習と計画のための物理的推論ベンチマークベンチマーク2026/4/1
ロボットの物理的推論能力を評価するためのベンチマークKinDERを提案し、既存手法が多くの環境で課題を抱えることを示した。
- ReSteer: マルチタスクロボットポリシーの操縦可能性の定量化と改善マルチタスク学習2026/3/1
マルチタスクロボットポリシーが指示に従ってタスクを切り替える能力（操縦可能性）を定量化し、データ生成と自己改善により向上させるフレームワークを提案した。
- 推論時拡散スケーリングによる合成的視覚プランニングプランニング2026/3/1
短時間の動画拡散モデルを組み合わせて長時間のロボットプランを生成する際、ノイズ付き中間状態ではなく推定クリーンデータ（Tweedie推定）で境界整合性を強制する新しい推論手法を提案し、追加学習なしで未見の開始・目標組み合わせに一般化できることを示した。
- EgoAVFlow: 人間の一人称視点動画から3Dフローを介した能動視覚によるロボット方策学習VLA2026/2/1
人間の一人称視点動画から3Dフロー表現を共有して操作と能動視覚を学習し、ロボット実演なしで視点制御と操作を実現する手法を提案。
- 上半身ヒューマノイドロボット遠隔操作のための閉形式幾何学的リターゲティング解法遠隔操作2026/2/1
人間の腕の向きにロボットアームを合わせることで、高速かつ高精度な遠隔操作を実現する閉形式解法SEW-Mimicを提案。
- 世界行動モデルはゼロショット方策であるVLA2026/2/1
動画拡散モデルを基盤に未来の世界状態と行動を予測するWorld Action Model「DreamZero」を提案し、実機でVLAを上回る汎化性能と7Hzのリアルタイム閉ループ制御を実現した。
- EgoScale：多様な一人称視点ヒューマンデータによる器用なマニピュレーションのスケーリングマニピュレーション2026/2/1
2万時間超の一人称視点ヒューマン動画でVLAモデルを事前学習し、人間データ量と検証損失の対数線形則を発見。軽量な人間-ロボット中間学習により、22自由度ハンドの器用な操作成功率を54%向上させた。
- 誘導探索付き合成拡散による長期的計画計画2026/1/1
局所的な拡散モデルを組み合わせて長期タスクを計画する際のモード平均化問題を、拡散のノイズ除去過程に探索を組み込むことで解決し、ロボット操作や画像・動画生成で有効性を示した論文。
- 反事実的VLA：適応的推論を備えた自己反省型視覚-言語-行動モデルVLA2025/12/1
自動運転VLAモデルが計画した行動を反事実的に推論して修正する自己反省フレームワークを提案し、軌道精度と安全性を向上させた。
- 視覚-言語-行動モデルにおける人間からロボットへの転移の創発VLA2025/12/1
多様なロボットデータで事前学習したVLAモデルに人間の動画を共訓練すると、人間からロボットへのスキル転移が自然に生じることを示し、その要因が身体非依存の表現獲得にあると分析した。
- 参照データに基づくスキル発見スキル発見2025/10/7
参照データを用いて意味のある潜在空間でスキルを発見するRGSDを提案し、高次元ヒューマノイドの多様な動作生成とスタイル制御を実現した。
- ImMimic: 人間動画からのドメイン横断模倣によるロボットマニピュレーション模倣学習2025/9/1
人間の動画と少量のロボット実演を組み合わせ、DTWとMixUp補間でドメインギャップを埋めてロボットのマニピュレーションを学習する枠組みを提案。
- EMMA: 一人称視点の人間データでモバイルマニピュレーションをスケールさせるモバイルマニピュレーション2025/9/1
ロボットの遠隔操作なしに、人間の一人称視点の全身動作データと静的ロボットデータを共同学習させ、実世界のモバイルマニピュレーション方策を訓練するフレームワークEMMAを提案。
- シミュレーションと実機のポリシー共同学習のための汎化可能なドメイン適応sim2real2025/9/1
シミュレーションと少数の実機デモを組み合わせ、最適輸送に基づく損失でドメイン不変な特徴空間を学習し、実機でのマニピュレーション成功率を最大30%向上させる手法を提案。
- モデルベースとモデルフリー拡散の統合による制約付き計画計画/拡散モデル2025/9/1
モデルフリー拡散プランナとモデルベース最適化モジュールを、追加学習なしで統合する生成モデリング枠組みJM2Dを提案し、安全制約下のロボット操作で性能と安全性を両立させた。
- EgoBridge: 一人称視点の人間データから汎化可能な模倣学習のためのドメイン適応模倣学習2025/9/1
人間の一人称視点データとロボットのデータ間の視覚・センサ・運動学的なギャップを、最適輸送に基づくドメイン適応でポリシーの潜在空間を揃えることで橋渡しし、実機の片腕・両腕マニピュレーションタスクで成功率を大幅に改善した。
- SAIL: 模倣学習ポリシーのデモンストレーション超高速実行模倣学習2025/6/1
模倣学習ポリシーをデモより速く実行するためのシステムSAILを提案し、シミュレーションで最大4倍、実機で最大3.2倍の高速化を実現した。
- ロボットマニピュレーションのための大規模データセット学習で重要な要素は何かマニピュレーション2025/6/1
大規模ロボットデータセットの構成を体系的に研究し、多様性の強調点と既存データからの効果的なデモンストレーション検索方法を明らかにした。
- 視覚運動協調の予測学習視覚運動協調2025/3/1
一人称視点の映像と身体運動から頭部姿勢・視線・上半身の動きを予測する拡散ベースのモデルを提案し、大規模データセットで汎化性能を示した。
- 拡散モデルの合成による生成的な軌道スティッチング軌道計画2025/3/1
学習済みの短い軌道チャンクを双方向拡散モデルで合成的につなぎ合わせ、未見の長期的タスクを計画できる手法CompDiffuserを提案した。
- LoRA3D: 3D幾何学基盤モデルの低ランク自己校正3D再構成2024/12/1
スパースなRGB画像から3D幾何学基盤モデルを自己校正し、低ランク適応でシーンに特化させる手法を提案。単一GPUで5分以内に完了し、3D再構成と多視点姿勢推定で最大88%の性能向上を達成。
- EgoMimic: 一人称視点映像による模倣学習のスケーリング模倣学習2024/10/1
スマートグラスで撮影した一人称視点の人間の手の映像とロボットのデータを統合して模倣学習を行い、多様な長期的マニピュレーションタスクの性能と汎化を向上させるフレームワークを提案。
- 生成的ファクターチェイニング：拡散モデルベースのファクターグラフによる協調マニピュレーションマニピュレーション2024/9/1
時空間ファクターグラフを拡散モデルで構成し、双方向メッセージパッシングで長期的な両手マニピュレーション計画を生成する手法を提案。
- RAIL: 到達可能性を活用した模倣学習による安全な方策実行模倣学習2024/9/1
模倣学習の方策に到達可能性ベースの安全フィルタを組み合わせ、ハード制約下での性能と安全性の関係を分析し、実機でリアルタイム動作を確認した。
- Opt2Skill: 動的に実行可能な全身軌道を模倣する多様なヒューマノイド移動操作ヒューマノイド移動操作2024/9/1
モデルベースの軌道最適化と強化学習を組み合わせ、Digitヒューマノイドの全身移動操作を実現するパイプラインを提案。最適軌道を追従するRLポリシーを学習し、実機転移にも成功した。
- ロボティクスにおける深層生成モデル：マルチモーダル実演からの学習に関するサーベイ模倣学習2024/8/1
ロボットの実演学習に深層生成モデル（拡散モデルやGANなど）を活用する近年の研究を、モデル種別・応用・分布外汎化の観点から統一的に整理したサーベイ。
- 不確実性駆動型アクティブマッピングのためのニューラル可視性フィールドアクティブマッピング2024/6/1
NeRFの未観測領域で不確実性が高くなる性質をベイズネットワークでモデル化し、ロボットが次に見るべき情報量の多い視点を選べるようにしたアクティブマッピング手法を提案した。
- 最適化ベースのタスク・動作計画のサーベイ：古典的手法から学習ベース手法までタスク・動作計画2024/4/1
タスク計画と動作計画を統合するTAMPについて、最適化ベースの手法を古典的手法から学習ベース手法まで体系的にレビューしたサーベイ論文。
- 生成的スキル連鎖：拡散モデルによる長期的スキル計画マニピュレーション2024/1/1
スキルごとの拡散モデルを並列にサンプリングして組み合わせ、未知の長期的操作タスクを効率的に計画する手法を提案。
- 制約付き文脈条件付き拡散モデルによる模倣学習マニピュレーション2023/11/1
注視点予測でタスク関連領域に集中する拡散モデル方策を提案し、5回のデモから6自由度マニピュレーションを頑健に学習できることを示した。
- NOD-TAMP：ニューラル物体記述子による汎化可能な長期計画マニピュレーション2023/11/1
少数の人間デモから短い操作軌道を抽出し、ニューラル物体記述子で適応させて組み合わせることで、多様な物体・シーンに汎化する長期接触操作を実現するTAMPベースの枠組みを提案。
- 粒状物体の山を操作するためのニューラル場ダイナミクスモデルマニピュレーション2023/11/1
密度場表現と全畳み込みネットワークを用いて粒状物体の山の操作を学習するダイナミクスモデルを提案し、勾配ベースの軌道最適化に統合可能で、シミュレーションと実世界で高精度・高効率・ゼロショット汎化を実現した。
- 見極めることを学ぶ：選好と表現学習による異種人間デモンストレーションの模倣模倣学習2023/10/1
品質やスタイルが異なる人間のデモンストレーションから学ぶため、軌道セグメントの潜在表現と選好学習を用いて品質評価器を訓練するオフライン模倣学習フレームワークL2Dを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- Open X-Embodiment: ロボット学習データセットとRT-XモデルVLA2023/10/1
21機関・22種のロボットからなる大規模データセットを構築し、異なるロボットやタスクに適応できる汎用ロボット方策RT-Xを学習した研究。
- MimicTouch: 人間の触覚デモンストレーションを活用した接触の多いマニピュレーション触覚2023/10/1
人間が手で行う触覚に基づく操作をマルチモーダルに計測し、模倣学習とオンライン残差強化学習でロボットグリッパに転移する枠組みを提案した。
- 人間参加型タスク・運動計画による模倣学習模倣学習2023/10/1
TAMPと人間の遠隔操作を組み合わせ、接触の多い長期的タスクの模倣学習データを効率的に収集するシステムを提案。
- 言語指示で制御するシーン単位の拡散型交通シミュレーション交通シミュレーション2023/6/1
大規模言語モデルでユーザーの指示を損失関数に変換し、時空間トランスフォーマーを備えたシーン単位の拡散モデルを誘導することで、現実的で指示に従う交通シミュレーションを生成する手法を提案した。
- 進化的カリキュラム学習による深層強化学習ナビゲーションシステムの訓練ナビゲーション2023/6/1
深層強化学習による衝突回避モデルの弱点を評価し、その不足スキルを補うカリキュラムを進化的に生成する訓練手法を提案し、構造化環境での成功率向上を検証した。
- 大規模物体関係事前知識を用いたゼロショット物体探索物体探索ナビゲーション2023/3/1
Visual Genomeで学習した物体共起関係のグラフニューラルネットワークを使い、未知環境でも対象物体のありそうな場所を逐次予測して効率的に探索するゼロショット手法を提案し、シミュレータと実機で検証した。
- MimicPlay：人間の遊びデータを活用した長期ホライズン模倣学習模倣学習2023/2/1
人間の自由な手遊び動画から潜在的な行動計画を学習し、少数の遠隔操作デモと組み合わせることで、ロボットの長期的なマニピュレーションタスクの模倣学習を効率化する階層的フレームワークを提案。
- LEAGUE: 長期的操作タスクのためのガイド付きスキル学習と抽象化マニピュレーション2022/10/1
タスク計画の記号インターフェースを活用して強化学習による操作スキルを学習し、スキルの再利用と長期タスクの解決を可能にするフレームワークを提案。
- 制御可能な交通シミュレーションのための誘導付き条件付き拡散モデル交通シミュレーション2022/10/1
拡散モデルと微分可能論理を組み合わせ、信号時相論理で定義した交通ルールに従わせつつ現実的な軌道を生成する制御可能な交通シミュレーション手法を提案。
- ProgPrompt: 大規模言語モデルを用いた状況依存ロボットタスクプランの生成タスクプランニング2022/9/1
環境内の利用可能な行動と物体をプログラム風に記述し、実行可能な例示プログラムと共にLLMへ入力することで、状況に応じたロボットのタスクプランを生成する手法を提案。
- BITS: 交通シミュレーションのための二階層模倣学習交通シミュレーション2022/8/1
実走行ログから交通参加者の行動を生成する二階層模倣学習手法を提案し、リアルさ・多様性・長期安定性を両立させた。
- 表現の事前学習による汎化可能なタスクプランニングタスクプランニング2022/5/1
合成シーン理解データセットから物体レベルの表現を抽出し、未知の物体にも汎化できる多段階マニピュレーションのプランニング手法を提案した論文。
- オフライン人間デモンストレーションからのロボットマニピュレーション学習で重要なこと模倣学習2021/8/1
6つのオフライン学習アルゴリズムを5つのシミュレーションと3つの実世界の多段階マニピュレーションタスクで比較し、人間デモデータから学ぶ際の課題と教訓を明らかにした研究。
- Co-GAIL: 人間とロボットの協調のための多様な戦略の学習人間ロボット協調2021/8/1
人間同士の協調デモから、相手の潜在戦略を推定しつつ多様な人間行動に対応するロボット協調方策を学習する手法を提案し、2Dゲーム・受け渡し・多段階操作タスクで有効性を示した。
- 手と目の協調による汎化：空間不変な視覚運動制御を学習するための行動空間模倣学習2021/3/1
人間の手と目の協調を模した学習可能な行動空間HANを提案し、模倣学習ポリシーが新しいシーン配置にゼロショットで汎化できることを多段階操作タスクで示した。
- 遠隔操作による人間介入型模倣学習模倣学習2020/12/1
6自由度マニピュレーション向けに、人間が遠隔から訓練済み方策を監視・介入できるデータ収集システムと、介入データで方策を反復学習するアルゴリズムを提案した論文。
- 深層アフォーダンス先読み：将来可能な行動を通じた計画立案マニピュレーション2020/11/1
将来のアフォーダンスをモデル化することで長期的な行動効果を推論し、多段階の操作タスクを学習・計画する手法を提案した論文。
- 人間のデモンストレーションから長期的タスクへの汎化を学ぶ模倣学習2020/3/1
複数の人間デモの軌道が状態空間で交差する構造を利用し、未見の開始・目標状態の組み合わせに汎化する目標指向方策を2段階のオフライン模倣学習で訓練する手法GTIを提案し、実世界の長期的マニピュレーションで検証した。
- 6-PACK: アンカーベースキーポイントによるカテゴリレベル6D姿勢トラッカー6D姿勢推定2019/10/1
RGB-Dデータ上で未知の物体インスタンスの6D姿勢をリアルタイム追跡するため、少数の3Dキーポイントを教師なしで学習し、キーポイントマッチングでフレーム間の動きを推定する手法を提案した。
- 回帰計画ネットワーク：高次元観測からの長期シンボリック計画学習計画学習2019/9/1
古典的な回帰（後向き）計画の考え方をニューラルネットに取り入れ、目標から現在の観測へ逆向きに中間目標列を生成することで、高次元視覚入力から長期タスクの計画を直接学習する手法を提案した。
- 記号プランナの連続緩和によるワンショット模倣学習模倣学習2019/8/1
ワンショット模倣学習を記号計画と記号接地の問題として定式化し、記号接地モデルの確率的出力上で直接計画する連続緩和プランナを提案した論文。
- DenseFusion：反復的な密融合による6D物体姿勢推定6D姿勢推定2019/1/1
RGB-D画像から既知物体の6D姿勢を推定するため、RGBと深度を個別に処理してピクセル単位の密な特徴を融合するネットワークと反復的な姿勢精緻化を組み合わせた手法を提案し、YCB-VideoとLineMODで最先端性能を達成、実機ロボットでの把持にも応用した。
- ニューラルタスクグラフ：単一動画デモから未見タスクへ汎化する方策学習模倣学習2018/7/1
単一の動画デモから未見タスクを遂行する方策を生成するため、タスクの合成構造を中間表現として組み込むNeural Task Graphを提案し、ブロック積み上げや物体収集タスクで汎化性能を示した。
- ニューラル・タスク・プログラミング：階層的タスクへの汎化を学ぶ模倣学習2017/10/1
タスクの映像デモを入力に、階層的にサブタスクへ再帰分解し、下位プログラムを呼び出すニューラルプログラムでロボット操作を学習する枠組みを提案。未見の長さ・構造・目的のタスクへ汎化できることを示した。
- 変形物体操作のためのモデル駆動型フィードフォワード予測変形物体操作2016/7/1
変形する衣類のシミュレーションデータベースを構築し、カテゴリ・姿勢推定、非剛体レジストレーション、折り畳み軌道最適化に活用するパイプラインを提案した論文。
- ロボットアイロンがけのためのマルチセンサ表面解析変形物体操作2016/2/1
曲率スキャンと不連続スキャンを融合し、布のしわを検出・分類してロボットがアイロンがけで除去する手法を提案。
- 予測シミュレーションと軌道最適化による変形物体の折り畳み変形物体マニピュレーション2015/12/1
布の物性と摩擦を考慮したシミュレータ上で軌道を最適化し、しわや位置ずれを避けて二本腕ロボットが衣類を正確に折り畳める手法を提案した。
