Haofei Lu
Royal Institute of Technology
収録論文 12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
- TacClaw-Infinity: 巧みな操作のための大規模視覚・触覚・言語・行動データセット触覚2026/10/14
触覚対応のハンドヘルド型デバイスで世界中から収集した1万時間・100万エピソード超の視覚・触覚・言語・行動データセットを構築し、異なるロボット間での転移を実証した。
- MoDex: 連続多物体器用把持のための拡散ポリシーマニピュレーション2026/6/1
単一の器用な手で複数の物体を順次把持する問題に対し、把持に参加する指を指定する対向空間条件を用いた拡散ポリシーを提案し、模倣学習と強化学習の2段階訓練でシミュレーションと実機の成功率を向上させた。
- SCAR: 自己教師あり連続行動表現学習表現学習2026/5/1
視覚遷移から複数の身体に共通する行動表現を学習する枠組みを提案し、世界モデルの汎化性能を向上させた。
- 夢のように掴む：生成された人間デモから機能的把持を模倣する把持2026/4/1
ビデオ生成モデルなどの視覚生成モデルで合成した人間のデモを使って、ロボットの機能的把持をゼロショットで学習する手法GraspDreamerを提案。データ収集の手間を省きつつ、多様な物体・タスクへの汎化を実現した。
- 不完全な人間のモーションデータから学ぶアスリート級ヒューマノイドテニススキルヒューマノイド/模倣学習/sim2real2026/3/1
不完全な人間のテニス動作断片からヒューマノイドがテニススキルを学習し、実機で人間とラリーを続けられるようにするシステムを提案した。
- 第1回WARAロボティクス移動マニピュレーションチャレンジ — 得られた教訓移動マニピュレーション2025/5/1
実験室でのガラス器具の運搬・洗浄を自動化する移動マニピュレーション競技会を開催し、参加チームの手法と教訓を報告した。
- BodyGen: 効率的な身体と制御の共設計に向けて身体共設計2025/3/1
トポロジー認識型自己注意と時間的クレジット割り当てで形態表現と報酬バランスを改善し、ロボットの身体と制御方策を効率的に共設計する手法を提案。
- ひと掴みで複数物体を把持：逐次的多物体巧み把持生成マニピュレーション2025/3/1
ロボットハンドの一部の自由度を使い、複数物体を順番に安定把持するためのサンプリング手法SeqGraspと拡散モデルSeqDiffuserを提案し、従来法より高い成功率と約1000倍の高速生成を実現した。
- DexDiffuser: 拡散モデルによる巧みな把持生成マニピュレーション2024/2/1
部分的な物体点群から拡散モデルを用いて多指ハンドの把持を生成・評価・洗練する手法を提案し、シミュレーションと実機で従来手法を上回る成功率を達成した。
- CAPGrasp: アプローチ方向制約付き連続生成グリップサンプラーマニピュレーション2023/10/1
特定方向からの把持が求められる場面に対応するため、R^3×SO(2)同変性を持つ6自由度の連続的なアプローチ制約付き生成的把持サンプラーを提案し、少ないサンプルで高い把持成功率を実現した。
- 視覚ベース触覚センサによる軟質・硬質物体のロボットマニピュレーション触覚2023/6/1
低コストの視覚ベース触覚センサをグリッパに搭載し、物体の特性を知らなくても硬軟どちらの物体にも適応できるマニピュレーションアルゴリズムを提案。触覚画像の変化から接触と滑りを検出し、ぶどうの房からの損傷なしの収穫などで有効性を検証した。
- GoNet: アプローチ方向を制約した生成的把持サンプリングネットワークマニピュレーション2023/3/1
把持のアプローチ方向をSO(3)の部分集合に制約できる生成的把持サンプラーGoNetを提案し、シミュレーションと実機で制約なしのGraspNetより高い成功率を示した。
